D.布兰多尼。;V·西蒙西尼。 用于图像识别的张量训练分解。 (英语) Zbl 1433.68400号 卡尔科洛 57,第1号,第9号论文,24页(2020年). 摘要:我们探讨了张量-应变(TT)分解在多特征人脸或物体识别策略背景下的潜力。我们设计了一种新的识别算法,可以处理TT格式的三向或三向以上张量,并提出了一种截断策略来限制内存使用。与其他相关方法(包括基于高阶奇异值分解的成熟识别算法)的数值比较说明了各种策略在基准数据集上的特点。 MSC公司: 68吨10 模式识别、语音识别 15A69号 多线性代数,张量演算 68平方英寸10 图像处理的计算方法 关键词:张量应变;张量分解;HOSVD公司;图像分类;人脸识别 软件:张量工具箱;Matlab语言 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Brandoni}和\textit{V.Simoncini},Calcolo 57,第1期,第9号论文,24页(2020;Zbl 1433.68400) 全文: 内政部 哈尔 参考文献: [1] Bader,B.W.,Kolda,T.G.等人:Matlab张量工具箱版本3.0-dev,2017年10月(2017) [2] Boussé,M.,Vervliet,N.,Debals,O.,De Lathauwer,L.:人脸识别作为Kronecker乘积方程。2017年IEEE第七届多传感器自适应处理(CAMSAP)计算进展国际研讨会,第1-5页,2017年12月(2017) [3] Ceulemans,E。;Kiers,H.,《在不同类型和复杂度的三模态主成分模型中进行选择:基于数值凸壳的方法》,Br.J.Math。《心理统计》。,59, 1, 133-150 (2006) ·doi:10.1348/000711005X64817 [4] Cichocki,A.:大数据处理时代:通过张量网络和张量分解的新方法。arXiv:1403.2048(2014) [5] Cichocki,A.,Mandic,D.P.,Phan,A.H.,Caiafa,C.F.,Zhou,G.,Zhao,Q.,De Lathauwer,L.:信号处理应用的张量分解,从双向分量分析到多路分量分析。arXiv:1403.4462(2014年) [6] 德拉特豪沃,L。;De Moor,B。;Vandewalle,J.,《多重线性奇异值分解》,SIAM J.矩阵分析。申请。,21, 4, 1253-1278 (2000) ·Zbl 0962.15005号 ·doi:10.1137/S0895479896305696 [7] 特拉克,K。;Grgic,M。;Grgic,S.,《人脸识别的最新进展》(2008),Norderstedt:BoD-Books on Demand,Norderster [8] Eldén,L.,数据挖掘和模式识别中的矩阵方法(算法基础)(2007),美国:工业和应用数学学会,美国·Zbl 1120.68092号 [9] Golub,Gh;Van Loan,Cf,矩阵计算。《约翰·霍普金斯数学科学研究》(2013),巴尔的摩:霍普金斯大学出版社,巴尔的摩尔·Zbl 1268.65037号 [10] Gong,W.,Sapienza,M.,Cuzzolin,F.:无约束步态识别的Fisher张量分解。In:ECML/PKDD研讨会,01(2013) [11] 郝,N。;我,基尔默;Braman,K。;胡佛,Rc,使用张量传感器分解的面部识别,SIAM J.成像科学。,6, 1, 437-463 (2013) ·Zbl 1305.15061号 ·doi:10.1137/10842570 [12] 科尔达,Tg;Bader,Bw,张量分解与应用,SIAM Rev.,51,3,455-500(2009)·Zbl 1173.65029号 ·doi:10.1137/07070111X [13] Krämer,A.,《张量列格式中可行奇异值的几何描述》(2019),费城:SIAM,费城·Zbl 1461.15029号 [14] MATLAB软件。The MathWorks,Inc.,美国马萨诸塞州纳蒂克。http://www.mathworks.com [15] Novikov,A.、Podoprikhin,D.、Osokin,A.、Vetrov,D.P.:张量化神经网络。arXiv:1509.06569(2015) [16] Oseledets,Iv,张量-应变分解,SIAM J.Sci。计算。,33, 5, 2295-2317 (2011) ·兹伯利1232.15018 ·doi:10.1137/090752286 [17] Oseledets,Iv;Tyrtyshnikov,E.,多维数组的Tt交叉逼近,线性代数应用。,432, 1, 70-88 (2010) ·Zbl 1183.65040号 ·doi:10.1016/j.laa.2009.07.024 [18] Phan,A.H.,Cichocki,A.,Uschmajew,A.,Tichavský,P.,Luta,G.,Mandic,D.P.:用于潜在变量分析的张量网络。第一部分:张量列分解算法。arXiv:1609.09230(2016) [19] 萨瓦斯,B。;Eldén,L.,使用高阶奇异值分解的手写数字分类,模式识别。,40, 3, 993-1003 (2007) ·兹伯利1119.68188 ·doi:10.1016/j.patcog.2006.08.004 [20] 高级,Aw;Bolle,Rm,《人脸识别及其应用》,第10章(2002),波士顿:Springer,Boston [21] 索科洛娃,M。;Lapalme,G.,《分类任务绩效指标的系统分析》,Inf.Process。管理。,45, 4, 427-437 (2009) ·doi:10.1016/j.ipm.2009.03.002 [22] Tock,D.:张量分解及其应用。切斯特大学硕士论文(2010) [23] Vasilescu,M.A.O.,Terzopoulos,D.:图像集合的多线性分析:张量面。摘自:欧洲计算机视觉会议,第447-460页。斯普林格(2002)·Zbl 1034.68693号 [24] Vasilescu,M.A.O.,Terzopoulos,D.:面部识别的多线性图像分析。在:服务机器人用户交互支持的对象识别,第2卷,第511-514页。IEEE(2002) [25] Yang,Y.,Krompass,D.,Tresp,V.:用于视频分类的张量-训练递归神经网络。arXiv:1707.01786(2017) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。