基于多特征融合和二维投影非负矩阵分解的图像检索

发布时间：2017-05-16 15:28

  本文关键词：基于多特征融合和二维投影非负矩阵分解的图像检索，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：文章提出了一种基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization.NMF)和多特征融合的图像检索模型。通过提取图像的颜色和纹理特征,进行NMF分解,得到NMF的基矩阵和样本的系数矩阵。利用二维主成分分析(2DPCA)的思想对系数矩阵降维,然后通过特征加权的方法比较检索结果。文章使用500幅人物图像组成的图像库进行试验,该方法利用了图像的多个特征和2DPCA思想,使得文章中的方法提高了检索的查准率,而且检索速度优于非负矩阵分解和二维主成分分析。
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【关键词】： 多特征融合 二维主成分分析 非负矩阵分解
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年来非负矩阵分解(NMF)的方法被广泛地应用于图像检索[1]、图像融合[2]、人脸识别[3]等领域。1999年Lee和Seung在Nature上提出了非负矩阵分解算法理论。在矩阵中所有元素均为非负并且任意一行元素的和不为零的条件下,该算法可以对其进行非负分解,分解的结果中不出现负

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