随机增量张量奇异值分解与人脸识别新算法

作者：邱子衿; 陈潇; 贾志刚^*

来源：聊城大学学报(自然科学版), 2019, 32(03): 23-35.

DOI：10.19728/j.issn1672-6634.2019.03.003

• 随机张量
• 增量T-SVD
• 人脸识别
• 张量脸

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.

• 单位
  江苏师范大学