计算机科学与探索

作者：刘国庆，卢桂馥，周胜，宣东东，曹阿龙

单位：安徽工程大学 计算机与信息学院，安徽 芜湖 241000

关键词：非负矩阵分解方法（NMF）,低秩结构,图嵌入,鲁棒性

现有的非负矩阵分解方法（NMF）还存在一些不足之处。一方面，NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示，而实际上原始图像数据集的有效信息常常隐藏在它的低秩结构中；另一方面，NMF方法还存在对噪声数据和不可靠图敏感以及鲁棒性差的缺点。为了解决这些问题，提出了一种非负低秩图嵌入算法（NLGE），该算法同时考虑了原始图像数据的几何信息和有效低秩结构，使得其鲁棒性有了进一步的提高。此外，还给出了一种求解NLGE算法的迭代规则，并进一步证明了该求解算法的收敛性。最后，在ORL、CMU PIE、YaleB和USPS数据库上的实验结果表明了NLGE算法的有效性。

来源：2020年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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