非线性模式下的非负矩阵分解研究

项目名称： 非线性模式下的非负矩阵分解研究

项目编号： No.61171118

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 章毓晋

作者单位： 清华大学

项目金额： 65万元

中文摘要： 非负矩阵分解（NMF）是近年来提出的一种新的数据降维和特征提取范式，在图像工程、模式识别等领域中具有重要的指导意义。现有NMF体系的一个基本前提是线性的子空间，然而在实际中，数据常位于一个嵌于高维空间中的低维非线性流形子空间之中。为了增强NMF处理非线性结构和关系的能力，本项目首次拟系统地研究非线性非负矩阵分解（NLNMF)。通过将NMF与已有的两大类非线性学习模型- - 流形学习与核技术相融合，开展在两个相对独立但本质密切相关的子方向上的研究：流形上的NMF与核NMF。具体将在NLNMF框架之下，通过引入额外的约束条件，对基本的NLNMF，稀疏性NLNMF、正交性NLNMF、加权NLNMF和鉴别性NLNMF进行探索研究。相比原始NMF模型，NLNMF推广至非线性子空间，可提高多变量因素影响下对问题的描述，增强NMF描述上的推广性，并扩大其应用范围。

中文关键词： 非线性模式；非负矩阵分解；图像分析；模式识别；图像工程

英文摘要：

英文关键词： Non-linear Pattern；Non-negative Matrix Factorization；Image analysis；Pattern Recognition；Image Engineering