随机增量张量奇异值分解与人脸识别新算法
邱子衿
陈潇
贾志刚
1.江苏师范大学数学与统计学院 ,江苏徐州,2211162.江苏师范大学数学与统计学院 ,江苏徐州,2211163.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
分类号：O241.6(计算数学)
资助基金：国家自然科学基金(11771188)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 23-35 )
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