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基于TTr1SVD的张量奇异值分解

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:1.11 MB | 2018-01-16

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　　张量是一种数据组织形式，它的实质是高维数组。很多数据都可以被组织成张量的形式，可以考虑将人脸图像组织成张量的形式。人脸识别过程中最重要的一个环节是特征提取，后续的匹配识别过程是建立在它的基础上。TTrISVD是一种新型的张量分解算法，可以认为该算法是矩阵SVD在张量领域的扩展。实际数据库中图片的图像模态往往是最大的，结合TTrISVD算法，得到张量的高阶奇异值分解，改变图片的组织形式，可以加速人脸特征的提取。基于TTrISVD的高阶奇异值分解算法，实现人脸特征的提取和识别，并且保持了较好的准确性。实验结果表明，该算法比传统的使用Tensor Toolbox的高阶奇异值分解算法更加灵活高效。
 

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