正交非负CP分解的图像表示和识别

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正交非负CP分解的图像表示和识别

刘昶, 周激流, 何坤, 张健

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刘昶, 周激流, 何坤, 张健. 正交非负CP分解的图像表示和识别[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

引用本文:

刘昶, 周激流, 何坤, 张健. 正交非负CP分解的图像表示和识别[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

LIU Chang, ZHOU Ji-liu, HE Kun, ZHANG Jian. Orthogonal Nonnegative CP Factorization for Image Representation and Recognition[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

Citation:

LIU Chang, ZHOU Ji-liu, HE Kun, ZHANG Jian. Orthogonal Nonnegative CP Factorization for Image Representation and Recognition[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

正交非负CP分解的图像表示和识别

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

刘昶^1,2,
周激流³,
何坤³,
张健⁴

1.
成都大学信息科学与技术学院成都 610106;
2.
成都大学模式识别与智能信号处理四川省高校重点实验室成都 610106;
3.
四川大学计算机学院成都 610065;
4.
四川大学电子信息学院成都 610065

基金项目:

四川省科技厅项目(2010JQ0032)

作者简介:
刘昶(1982-),女,博士,主要从事计算机视觉和模式识别等方面的研究.

中图分类号: TP391.41

Orthogonal Nonnegative CP Factorization for Image Representation and Recognition

1.
College of Information Science and Technology,Chengdu University Chengdu 610106;
2.
Key Laboratory of Pattern Recognition and Intelligent Information Processing,Chengdu University Chengdu 610106;
3.
School of Computer Science,Sichuan University Chengdu 610065;
4.
School of Electronics and Information Engineering,Sichuan University Chengdu 610065

摘要: 提出了一种正交非负CP分解算法。将图像库视为三阶张量,进行非负分解,并对非负因子增加了正交约束,保证了图像低维表示的非负性。实验结果表明,较之其他非负分解算法,正交非负CP算法通过增加基图像的正交约束,减少了基图像的冗余性,进一步提高了基图像的稀疏性,同时保证了低维特征的非负性;将其用于人脸表情识别,该算法具有较高的识别率,在有限次迭代次数内能够达到收敛,并且该算法可以推广到任意阶张量。
- 表情识别 /
- 非负CANDECOMP/PARAFAC分解 /
- 正交约束 /
- 稀疏表示 /
- 张量分解
Abstract: An orthogonal non-negative CANDECOMP/PARAFAC factorization algorithm (ONNCP) is proposed. With the orthogonal constrain, the low-dimensional presentations of samples are kept non-negative in ONNCP. The relationship between NNCP and NMF is analyzed theoretically. The solution process and the convergence of the algorithm are discussed. The experiments indicate that, compared with other non-negative factorization algorithms, ONNCP can reduce the redundancy of the base images and enhance the sparseness of the base images due to its orthogonality. It also ensures the low-dimensional feature is non-negative. The algorithm can achieve better recognition rate in facial expression recognition and will convergence a fixed point. Furthermore, the algorithm can be generalized to any order tensor.
- facial expression recognition /
- non-negative CANDECOMP/PARAFAC factorization /
- orthogonal constraint /
- sparseness representation /
- tensor decomposition

[1]	王兆滨, 马一鲲, 崔子婧. 基于引导滤波与稀疏表示的医学图像融合 . 电子科技大学学报, 2022, 51(2): 264-273. doi: 10.12178/1001-0548.2021165
[2]	周书田, 颜信, 谢镇汕. 视频人脸识别中高效分解卷积与时间金字塔网络研究 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 231-235. doi: 10.12178/1001-0548.2020319
[3]	张天一, 李文昌, 肖金玉, 刘剑. 基于稀疏字典学习的VLSI温度场重构技术 . 电子科技大学学报, 2021, 50(4): 502-507. doi: 10.12178/1001-0548.2020417
[4]	张良, 李玉, 刘婷婷, 郝凯锋. 融合小波和LBP-GD特征的人脸表情识别 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 654-659. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.003
[5]	王军, 夏利民. 基于因果分析的群体行为识别 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 256-261. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.015
[6]	姚敦红, 李石君, 胡亚慧. 三维有偏权值张量分解在授课推荐上的应用研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 747-754. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.018
[7]	许志良, 邓承志, 张运生. 非局域自相似约束的Shearlet稀疏正则化图像恢复 . 电子科技大学学报, 2016, 45(1): 43-47. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.006
[8]	骆忠强, 朱立东. 基于广义协方差张量分解的欠定盲辨识算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(6): 893-897. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.003
[9]	陈思宝, 徐丹洋, 罗斌. 一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018
[10]	李晓峰, 曾蕾, 徐进, 马世琪. 基于特征表征的单幅图像超分辨方法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(1): 22-27. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.003
[11]	程建, 黎兰, 王海旭. 稀疏表示框架下的SAR目标识别 . 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 524-529. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.009
[12]	郭兴明, 袁志会, 丁晓蓉. 经验模式分解及关联维数在心音信号分类识别中的应用 . 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.028
[13]	赵贻玖, 王厚军, 戴志坚. 高速模拟信号压缩采样实现 . 电子科技大学学报, 2012, 41(4): 537-540. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.011
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[20]	李龙澍, 程慧霞. 基于约束对象的知识表示研究 . 电子科技大学学报, 1998, 27(4): 411-415.

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正交非负CP分解的图像表示和识别

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

1. 成都大学信息科学与技术学院成都 610106;

2. 成都大学模式识别与智能信号处理四川省高校重点实验室成都 610106;

3. 四川大学计算机学院成都 610065;

4. 四川大学电子信息学院成都 610065

基金项目:

四川省科技厅项目(2010JQ0032)

作者简介:
刘昶(1982-),女,博士,主要从事计算机视觉和模式识别等方面的研究.

收稿日期: 2010-03-08
修回日期: 2010-05-11
刊出日期: 2011-12-15

中图分类号: TP391.41

关键词:

摘要: 提出了一种正交非负CP分解算法。将图像库视为三阶张量,进行非负分解,并对非负因子增加了正交约束,保证了图像低维表示的非负性。实验结果表明,较之其他非负分解算法,正交非负CP算法通过增加基图像的正交约束,减少了基图像的冗余性,进一步提高了基图像的稀疏性,同时保证了低维特征的非负性;将其用于人脸表情识别,该算法具有较高的识别率,在有限次迭代次数内能够达到收敛,并且该算法可以推广到任意阶张量。

English Abstract

刘昶, 周激流, 何坤, 张健. 正交非负CP分解的图像表示和识别[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

引用本文:

刘昶, 周激流, 何坤, 张健. 正交非负CP分解的图像表示和识别[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

LIU Chang, ZHOU Ji-liu, HE Kun, ZHANG Jian. Orthogonal Nonnegative CP Factorization for Image Representation and Recognition[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

Citation:

LIU Chang, ZHOU Ji-liu, HE Kun, ZHANG Jian. Orthogonal Nonnegative CP Factorization for Image Representation and Recognition[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.019

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