基于L1－范数的鲁棒稀疏的张量PCA人脸图像分析 - 论文文献免费下载 - 搜论网

基于L1－范数的鲁棒稀疏的张量PCA人脸图像分析

来源 :南京大学学报(自然科学) | 被引量 : 6次 | 上传用户：wofucyou4444

【摘要】

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张量主成分分析(Tensor Principal Component Analysis,TPCA)是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在多维空间上的推广,能充分利用图像/视频的空间关联,在图像分析和视频处理中扮演了重要的角色.传统的张量PCA方法提取的特征向量是非稀疏的,这使得其很难进行解释.近年来出现了众多稀疏PCA方法,能提取只包含少量非零元的特征.

【作者】

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唐肝翌卢桂馥

【机构】

：

安徽工程大学计算机与信息学院

【出处】

：

南京大学学报(自然科学)

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

：

主成分分析(PCA) 张量稀疏模型 L1-范数鲁棒 principal component analysis（PCA） tensor sparse mo

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61572033）,安徽省高校自然科学研究重大项目（KJ2015ZD08）,安徽省高等教育提升计划（TSKJ2015814）

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张量主成分分析(Tensor Principal Component Analysis,TPCA)是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在多维空间上的推广,能充分利用图像/视频的空间关联,在图像分析和视频处理中扮演了重要的角色.传统的张量PCA方法提取的特征向量是非稀疏的,这使得其很难进行解释.近年来出现了众多稀疏PCA方法,能提取只包含少量非零元的特征.把稀疏特征提取引入到张量分析,提出一种鲁棒稀疏的张量PCA方法(TPCAL1S).首先,设计了能实现稀疏

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