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| 随机增量张量奇异值分解与人脸识别新算法 | |
| 引用本文： | 邱子衿,陈潇,贾志刚. 随机增量张量奇异值分解与人脸识别新算法[J]. 聊城大学学报(自然科学版), 2019, 32(3): 23-35 |
| 作者姓名： | 邱子衿 陈潇 贾志刚 |
| 作者单位： | 江苏师范大学数学与统计学院 ,江苏徐州,221116;江苏师范大学数学与统计学院 ,江苏徐州,221116;江苏师范大学数学与统计学院 ,江苏徐州,221116 |
| 摘 要： | 本文新提出随机增量张量奇异值分解方法.当数据逐步增加时,新方法能够在保持原数据的随机奇异值分解基础上,通过计算新增数据的奇异值分解得到更新后数据的张量奇异值分解.基于随机增量张量奇异值分解建立新的人脸识别模型.数值实验表明新模型与已有人脸识别模型相比具有较高的识别率. |
| 关 键 词： | 随机张量 增量T-SVD 人脸识别 张量脸 |
A Randomized Tensor Singular Value Decomposition with Increament for Face Recognition |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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