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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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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.

Dong Chao、董超、Xu Ning、徐宁、Kim Batselier、Yu Wenjian、Ngai Wong、Nagi Wong、喻文健

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Key Laboratory of Fiber Optic Sensing Technology and Information Processing, Ministry of Education, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070

Department of Computer Science & Technology, Tsinghua University, Beijing 100084

武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室 武汉 430070

清华大学计算机科学与技术系 北京 100084

Hubei Key Laboratory of Transportation Internet of Things, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070

Department of Electrical and Electronic Engineering, the University of Hong Kong, Hong Kong

香港大学电气与电子工程系 香港

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人脸识别 特征提取 张量分解 奇异值

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