【摘 要】
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目前在计算机视觉和模式识别领域内,非负矩阵分解(NMF)越来越多得被用作特征提取。NMF寻找两个小的非负矩阵,使得它们的乘积能够最好的拟合原始矩阵。而非负的这个限制导致了
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目前在计算机视觉和模式识别领域内,非负矩阵分解(NMF)越来越多得被用作特征提取。NMF寻找两个小的非负矩阵,使得它们的乘积能够最好的拟合原始矩阵。而非负的这个限制导致了稀疏、基于局部的表达,这比稠密、全局的特征鲁棒性更好。在这篇论文中,我们提出了一个特征提取的新方法叫做非负局部坐标分解(NLCF)。NLCF在标准的NMF目标函数中添加了一个局部坐标的限制项,特别地,我们要求学到的基向量要尽可能得接近数据点。这样,每一个数据点能被表示为仅由周围靠近的少数几个基向量的线性组合,自然地得到了稀疏的表达。实验结果证明这一方法能提供一个更好的表达以及在图像聚类中更高的正确率。
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