非负低秩图嵌入算法

摘要

cqvip: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。