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随机增量张量奇异值分解与人脸识别新算法

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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.

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来源
《聊城大学学报（自然科学版）》|2019年第3期|23-35|共13页
作者
邱子衿; 陈潇; 贾志刚;
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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;

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正文语种 chi
中图分类线性代数的计算方法;
关键词
随机张量; 增量T-SVD; 人脸识别; 张量脸;

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