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文檔簡介

1、    分塊nmf及其在圖像壓縮中的應用    陳劍軍摘 要 基于矩陣乃“局部構成整體”的思想和并行計算的模式,將矩陣分塊進行非負矩陣分解,并將其用于圖像壓縮。實驗表明:該方法可減少存儲量、計算量,計算量的減少較為顯著。關鍵詞 矩陣分塊 矩陣hadamard乘積 nmf 圖像壓縮:tn911.73 :a doi:10.16400/ki.kjdkx.2016.09.066abstract based on the idea of "local integral whole" and the parallel computing mode

2、l, the matrix is divided into non negative matrix factorization, and it is used for image compression. experimental results show that this method can reduce the amount of storage and computation, and the computation is more significant.key words matrix block; matrix; hadamard product; nmf; image com

3、pression參考文獻1 lee d.d,seung h.s.learning the parts of objects by non-negative matrix factorizationj.nature, 1999, 401 (6755):788-791.2 cheng ming-song,liu shao-lian.a practical fast nmf algorithmj.journal of dalian university of technology,2013,53(1): 151-156.3 gao hong-tao.study on theory and its a

4、pplication of non-negative matrix factorization algorithmd. shanghai: tongji university.2005:8-18.4 wang xuan-sheng,chen zheng,lu lin-zhang. lanczos bidiagonalization: a fast start for non-negative matrix factorization j.journal of xiamen university(natural science),2012,51(2):149-152.5 xu sen,lu zh

5、i-mao,gu guo-chang.integrating k-means and non-negative matrix factorization to ensemble document clustering j.journal of jinlin university(engineering and technology edition),2011,41(4):149-152.6 li le,zhang yu-jin.a survey of non-negative matrix factorizationj. acta electronica sinicaj.2008,36(4):738-743.7 xu tai-yan,hao yu-long.the current research situation analysis of non-negative matrix factorization and applicationsj.journal of wuhan polytechnic university, 2010,29(1):109-114.8 wild s, curry j,dougherty a.improving non-negative matrix factorization t

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