Abstract-The Non-negative matris factorization (NMF) kan formuleras som ett minimization problem med bundna begränsningar. NMF kan producera en region- eller delbaserad representation av träavbildningarna. Vi presenterar en förlängning till NMF och diskuterar utvecklingen samt användningen av dämpad Newton optimeringsmetod för uppdatering matriser W och H kallas iterativ DNNMF med god konvergens egenskap för upptäckt av trädefekter genom att lägga till en diagonal korrigering till stelhetsmatrisen och använda en Newton riktning i linjesökningen tills eventuella begränsningar blir aktiva. Vi tillhandahåller även algoritmer för beräkning av dessa nya faktoriseringar och den stödjande teoretiska analysen. DNNMF testas med färg trä bilder baserat på de statistiska funktioner som extraheras av lokala binära mönster (LBP) från funktioner utrymmen. Slutligen presenterar vi experimentella resultat som utforskar egenskaperna hos den föreslagna metoden. Efter många jämförande experiment visar testresultaten att DNNMF är effektivt och praktiskt med goda forskningsvärden och potentiella tillämpningar. Index Termer-nonnegativ matris faktorisering, funktionsutrymmen, dämpad Newton, trä bildrepresentation, defekter upptäckt, lokala binära mönster
I REF används LBP-histogrammet för att upptäcka knutdefekter på träkanterna.
Damped Newton based Iterative Non-negative Matrix Factorization for Intelligent Wood Defects Detection
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}