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为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据,把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中,即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维。最后,将该算法应用于手写数字图像库中,实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性。
基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法
【摘 要】
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为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据,把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中,即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维。最后,将该算法应用于手写数字图像库中,实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性。
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,合肥师范学院计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2013年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61073116）,高校省级优秀青年人才基金重点资助项目（2011SQRLl29ZD）,安徽大学“211”工程创新团队项目.
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