Tucker分解相关论文
智能手机、平板电脑等移动设备的普及使得数字图像获取日益便捷,而网络社交平台的流行使得互联网上的数字图像呈爆发式增长。面对......
随着信息技术和互联网的高速发展和普及,世界已跨入了大数据时代。在网络、物理、社交空间中,每天都有海量的多源异构数据产生,这......
张量Tucker分解算法在高维数据处理等实际应用中起着重要的作用,而Tucker分解的精确计算对内存和时间的要求较高.在很多实际应用中......
癫痫（Epilepsy）是大脑神经元异常放电引起的一种脑部疾病,同时也是最常见的神经系统疾病之一,其发作时一般表现为牙关紧咬,四肢抽搐,......
多媒体信息安全是多媒体领域与信息安全领域的交叉研究课题,在近年引起了研究人员的广泛关注。作为一项重要的多媒体信息安全保护......
随着移动互联网的快速发展,信息生产者和信息消费者所面对的信息过载问题越来越严重。推荐系统的产生在一定程度上缓解了这个问题,......
高光谱遥感图像具有丰富的空间信息与光谱信息,已经广泛地应用于诸多民用和军事领域。受成像技术的约束,高光谱遥感图像成像过程中......
众所周知，矩阵是数据的二维表达，为数据的收集和处理带来了极大的便宜。对于多因子样本（指每个样本点的分量个数大于2）的情形，传统处理......
大部分数据的自然表示形式是向量、矩阵或者更高维的数据,支持向量机可以较好地处理向量形式的数据,但是对于高维数据,传统的机器......
首先介绍张量基本概念、张量乘积及张量CP分解和Tucker分解.其次,将张量运用于统计模型当中,得到张量回归模型.再结合张量矩阵化和......
提出一种利用Tucker分解获得鲁棒性较强的音频信号不同属性的特征，在高斯混合模型上测试音频信号分类性能的方法。音频信号经过预处......
由于超光谱图像(HSI)的大数据量,HSI压缩技术的研究近年来越来越受到关注。鉴于此,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和Tucker分解......
针对插补法效果不佳的多天线长码直扩CDMA信号扩频码盲估计问题,采用分段思想,将接收信号构建成的三阶张量按照扩频增益分块成等价......
张量分解是一种经典而基础的数据分析方法,被应用于各个热门的研究领域,业界积累了丰富的研究理论和经验。随着信息时代的不断发展......
针对系数矩阵对称正定,右端张量秩1的Sylvester张量方程,提出隐式的共轭梯度法。这样得到的近似解、共轭方向和残量都具有张量的Tu......
近年来,高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像因具有更丰富的细节信息和更宽的动态范围而受到了广泛关注。但现阶段HDR图像的专......
张量是矩阵的高阶推广,可视为由多个矢量空间的张量积构成,张量分解主要包括张量的秩分解和张量的奇异值分解,它们分别是矩阵秩-1......
近年来,基于深度学习的序列识别模型显著提升了光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)、自动语音识别(Automatic Speec......
通常采集到的机械设备振动信号具有典型的非线性、非平稳特性,并且含有强背景噪声。一种新的张量鲁棒主成分分析方法被提出,该方法......
由于空间相机在视频分辨率以及帧频等指标要求的不断提高,导致CMOS输出的视频数据量急剧增加。现有的压缩算法运算过程十分复杂,而......
图像修复是机器视觉领域的重要研究内容之一,其利用先验信息恢复丢失的像素或者移除冗余的对象,在图像编辑、影视特技制作及数字文......
提出了一种基于张量分解的音频信号的分类方法.首先,通过张量建模与Tucker分解挖掘出信号潜在的结构信息,当作音频信号的有效特征......
传统的自然语言处理方法是将大量手工制定的特征输入到统计学习模型中,以完成文本的加工处理。条件随机场模型在多种自然语言处理......
提出了一种通过小波变换和Tucker分解将水印信息同时嵌入彩色图像R、G、B通道的水印算法。首先对彩色图像R、G、B三通道进行小波变......
传统的发动机故障诊断方法通常基于向量模式进行数据特征的提取,可能丢失数据之间的结构信息及破坏数据间相关性。针对此问题,提出......
为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量......
智能制造是实施"中国制造2025"的主攻方向,对制造企业的长远发展至关重要,如何评判企业的智能制造能力是首要问题。本文参考中国智......
张量分解是处理大规模数据的一种方法,它能有效的对数据进行降阶,由于高阶张量具有唯一性、对噪声更鲁棒、不破坏原数据的空间结构......
本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解......
传统图像压缩方法基于向量数据进行压缩处理，破坏了高维数据的空间本征结构．为了克服传统方法的不足，提出了将彩色图像表示成高维数据......
