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上传时间: 2021-02-25
详细说明：矩阵的低秩逼近经常被用于信息处理任务中，并且近年来，非负矩阵因式分解（NMF）的直接解释性和出色的性能引起了人们的广泛关注。 当应用于图像处理时，普通NMF仅将$ p_1 \ times p_2 $图像视为$ p_1 \ times p_2 $维空间中的矢量，并且图像的像素被认为是独立的。 它没有考虑到以下事实：在平面中显示的图像本质上是矩阵，并且在空间上彼此靠近的像素可能相互关联。 即使每个图像有$ p_1 \ times p_2 $ .pixels，这种空间相关性表明实际的自由数要少得多。 在本文中，我们引入了一种空间相关的非负矩阵分解算法，该算法在基于零件的图像表示中显式地建模相邻像素之
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