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基于TTr1SVD的张量奇异值分解及其在人脸识别上的应用

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摘要

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.TTr1SVD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.实际数据库里的图片的图像模态往往是最大的,结合TTr1SVD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.本文基于TTr1SVD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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来源
《2016中国计算机辅助设计与图形学会大会》|2016年|1-8|共8页
会议地点杭州
作者
Dong Chao; 董超; Xu Ning; 徐宁; Kim Batselier; Kim Batselier; Yu Wenjian; Ngai Wong; Nagi Wong; 喻文健;
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作者单位

中国计算机学会;

中国自动化学会;

中国图学学会;

中国图像图形学会;

中国系统仿真学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 特征提取; 张量分解; 奇异值;

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专利

1. 基于TTr1SVD的张量奇异值分解及其在人脸识别上的应用 [J] . 董超 ,徐宁 ,Kim Batselier . 计算机应用研究 . 2018,第001期
2. 基于张量奇异值分解的人脸识别方法 [J] . 计雨含 ,王晓东 ,姚宇 . 计算机应用 . 2015,第0z1期
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7. 基于奇异值分解的正交匹配追踪在人脸识别中的应用 [A] . 吴玉武 . 2016

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