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基于张量代数的人脸识别技术对姿态、光照和表情的变化具有很好的鲁棒性。本文在高阶奇异值分解的基础上,提出了一种基于特征空间的快速张量分解算法。首先使用传统的子空间学习方法对观测图像进行降维,然后在低维的特征空间对训练数据进行张量分解。通过在Weizmann人脸数据库上进行人脸识别实验,验证了本文方法的有效性。