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J-GLOBAL ID：201902226755466020   整理番号：19A2873401

画像クラスタリングのための直交グラフ正則化非負行列因子分解【JST・京大機械翻訳】

Orthogonal Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization for Image Clustering

著者 (8件)： He Jinrong (Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  He Jinrong (College of Mathematics and Computer Science, Yan’an University, Yan’an, China) ,  He Jinrong (Shaanxi Key Laboratory of Agricultural Information Perception and Intelligent Service, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  He Dongjian (Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  He Dongjian (Shaanxi Key Laboratory of Agricultural Information Perception and Intelligent Service, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  Liu Bin (Key Laboratory of Agricultural Internet of Things, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  Liu Bin (Shaanxi Key Laboratory of Agricultural Information Perception and Intelligent Service, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China) ,  Wang Wenfa (College of Mathematics and Computer Science, Yan’an University, Yan’an, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1120  ページ： 325-337  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高次元データはベクトルまたは行列として表現できるので,行列因数分解は高次元特徴表現のための一般的な有用なデータモデリング技術であり,特徴抽出,画像処理およびテキストクラスタリングに広く適用されている。グラフ正規化非負行列因数分解(GNMF)は,非負性制約と多様体正則化を同時に組み込み,部分ベースの意味のある高次元データ表現を達成し,元のデータ空間の基礎となる局所幾何構造を発見できる。基底と表現の間の冗長性を減少させて,NMFのクラスタ化力を強化するために,GNMFの3つの直交変異体を提案して,それはGNMFモデルに直交制約を組み込んだ。直交GNMF(OGNMF)の目的関数を解くために最適化アルゴリズムを開発した。4つの実世界顔画像データセットに関する広範な実験結果により,提案したOGNMF法の有効性を確認した。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基底 ,  高次元 ,  画像処理 ,  クラスタ化 ,  有効性 ,  ベクトル ,  正規化 ,  *正則化 ,  冗長性 ,  特徴抽出 ,  多様体 ,  顔画像 ,  *直交性 ,  目的関数
準シソーラス用語： 行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像表現 ,  非負行列因子分解 ,  多様体正則化 ,  直交射影

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像クラスタリング ,  グラフ ,  正則化 ,  非負行列因子分解