本文作者：赵越；徐鑫；乔利强；成功正常投稿发表论文到《计算机技术与发展》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对传统线性判别分析中存在的小样本问题及对TensorLDA算法中两个投影矩阵不能同时计算、低维特征提取不充分的问题,文中研究并实现了张量子空间下的张量线性判别分析(TensorLDA)算法。并且提出了It-TensorLDA算法,即先用单位矩阵初始化,再利用优化准则求另一个投影矩阵,并进行多次迭代的改进方法。采用ORL数据库测试算法的性能,在ORL人脸数据库上It-TensorLDA比TensorLDA的平均识别率高1.88%,比Fisherfaces的平均识别率高3.03%。因此,文中算法有效避免了小样本问题,提高了人脸识别效果。
【论文正文预览】：0引言线性代数,例如向量、矩阵等,在数据处理中起到了巨大的作用,被广泛应用于各个领域中。典型的线性算法有主成分分析方法(PrincipalComponentAnaly-sis,PCA)[1]、线性判别分析方法(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)[2],但是线性函数及算法只能处理单个因素的变化,已经不
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：线性判别分析张量子空间张量线性判别分析特征提取
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【稿件标题】：张量分析范文|张量线性判别分析算法研究
【作者单位】：渤海大学大学计算机教研部;东北大学信息学院;
【发表期刊期数】：《计算机技术与发展》2014年01期
【期刊简介】：《计算机技术与发展》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机技术与发展杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN61-1450/TP，国际刊号：ISSN。计算机技术与发展杂志社由陕西省信息产业厅主管、陕西省计算机学会主办，本......更多计算机技术与发展杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6081/)投稿信息
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