该【非负矩阵分解方法及其在选票图像识别中的应用的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【非负矩阵分解方法及其在选票图像识别中的应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。非负矩阵分解方法及其在选票图像识别中的应用的综述报告非负矩阵分解(Non-negativeMatrixFactorization,NMF)是一种用于数据挖掘和机器学****的线性代数技术,可以用于从原始数据中提取有用的信息。该技术最初被用于信号处理领域,在文本挖掘、图像处理以及生物信息学中得到了广泛应用。NMF的目标是将原始数据矩阵分解成两个非负矩阵(W和H),这两个矩阵的乘积近似于原始矩阵。具体来说,对于一个m×n的矩阵V,NMF的目标是找到两个矩阵W(m×r)和H(r×n),满足V≈WH,并且W和H的所有项都非负。其中,r是矩阵的分解维度,通常比原始数据矩阵的秩要小。在图像处理中,NMF的应用主要是对图像进行特征提取和压缩。对于一张RGB图像,可以将其矩阵表示为一个三通道矩阵,其中每个通道都是一个m×n的矩阵。将三个通道的矩阵分别进行NMF分解,得到三个分解矩阵W1、H1、W2、H2、W3、H3。将这些分解矩阵的每一列拼接起来,得到一个3r×(m×n)的矩阵,即对原始图像进行了压缩和特征提取。在选票图像识别中,NMF的应用也十分广泛。选票图像识别可以看作是一个数字识别问题,其中每个数字都由若干个小的线状元素组成。NMF可以将每个数字的形状进行分解,提取出每个数字的线状元素的特征。具体来说,将选票图像分为若干个小的块,对每个块进行NMF分解,得到分解矩阵W和H。矩阵W表示每个数字的线状元素的特征,矩阵H表示每个数字在该块中的占比。对每个数字形状进行拼接,得到一个全局的数字形状特征矩阵。当然,这种方法需要大量的训练数据来提高模型的性能。总之,NMF是一种十分有用的线性代数技术,在图像处理、文本挖掘、生物信息学中有广泛的应用前景,未来还有着更广泛的发展前景。
非负矩阵分解方法及其在选票图像识别中的应用的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.