基于L21范数的非负低秩图嵌入算法

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作   者：

刘国庆;  卢桂馥;  张强;  周胜; 

作者机构：

安徽工程大学; 

关键词：

图嵌入;  非负矩阵分解(NMF);  低秩结构;  L21范数; 

期刊名称：

模式识别与人工智能

基金项目：

基于R1范数的非负张量分解模型及算法设计
C2C市场中基于行为树的销量识别与发布研究

i s s n：

1003-6059

年卷期：

2019 年 32 卷 10 期

页   码：

936-944

摘   要：

现有的非负矩阵分解方法直接在原始高维图像数据集上计算低维表示,同时存在对噪声数据、噪声标签、不可靠图敏感及鲁棒性较差的缺点.为了解决上述问题,文中提出基于L21范数的非负低秩图嵌入算法(NLGEL21),同时考虑原始数据集的有效低秩结构和几何信息.在图嵌入和数据重构函数中引入L21范数,进一步提高鲁棒性,并给出求解NLGEL21的乘性迭代公式和收敛性证明.在ORL、CMU PIE、YaleB人脸数据库上的实验验证NLGEL21的优越性.