模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2011年
2期
255-261
,共7页
张量补全%人脸识别%数据丢失问题%矩阵补全%Tucker分解
張量補全%人臉識彆%數據丟失問題%矩陣補全%Tucker分解
장량보전%인검식별%수거주실문제%구진보전%Tucker분해
数据丢失问题通常可以归结为矩阵补全问题,而矩阵补全是继压缩感知理论之后的又一种重要的信号获取方法.在实际应用中,数据样例往往具有多线性性,即数据集可以表示成高阶张量.本文研究了张量补全问题及其在人脸识别中的应用.基于张量的低维Tucker分解,提出张量补全的迭代算法,并且证明在算法的迭代过程中,估计张量与其Tucker逼近张量的距离是单调递减的.实验结果表明张量补全算法在补全张量和人脸识别上的可行性与有效性.
數據丟失問題通常可以歸結為矩陣補全問題,而矩陣補全是繼壓縮感知理論之後的又一種重要的信號穫取方法.在實際應用中,數據樣例往往具有多線性性,即數據集可以錶示成高階張量.本文研究瞭張量補全問題及其在人臉識彆中的應用.基于張量的低維Tucker分解,提齣張量補全的迭代算法,併且證明在算法的迭代過程中,估計張量與其Tucker逼近張量的距離是單調遞減的.實驗結果錶明張量補全算法在補全張量和人臉識彆上的可行性與有效性.
수거주실문제통상가이귀결위구진보전문제,이구진보전시계압축감지이론지후적우일충중요적신호획취방법.재실제응용중,수거양례왕왕구유다선성성,즉수거집가이표시성고계장량.본문연구료장량보전문제급기재인검식별중적응용.기우장량적저유Tucker분해,제출장량보전적질대산법,병차증명재산법적질대과정중,고계장량여기Tucker핍근장량적거리시단조체감적.실험결과표명장량보전산법재보전장량화인검식별상적가행성여유효성.
