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。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !