基于张量的多线性思想对主成份分析方法的改进

胡小平

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基于张量的多线性思想对主成份分析方法的改进

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张量的多线性方法把人脸图像看作是几何结构、表情、姿态和光照等多种因素的综合结果,运用张量方法分离出各个因素(如姿态,光照,人等)子空间,应用到人脸识别中。基于以上算法思想,提出主成份分析法(PCA)的一种改进方法,传统的PCA主要思想是将数据投影到正交的子空间中,改进后的PCA主要思想是:先对图像降维以减少图像矩阵的维数,然后,通过分解三维颜色张量的方法加入颜色信息,对张量进行中心化,运用张量方法进行人脸识别。实验结果表明该算法能有效提高性能。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2012年第4期|38-43|共6页
作者
胡小平;
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作者单位

安庆师范学院计算机与信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
多线性投影; 张量; 主成份分析;

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