Advertisement

tensorhosvd.zip_HOSVD.m_人脸辨识_张量分解_张量奇异值_张量高阶奇异值分解

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码包包含用于人脸辨识的张量高阶奇异值分解（HOSVD）算法实现，通过张量分解技术有效提取特征，提升人脸识别系统的准确性和效率。 《基于张量奇异值分解的人脸识别方法》一文介绍了一种利用张量奇异值分解技术进行人脸识别的方法。该文章详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及实验结果分析，为相关领域的研究提供了有价值的参考。 文中提供的代码实现了上述理论框架，并通过实际数据验证其有效性。读者可以基于这些资源进一步探索和优化人脸识别的应用场景和技术细节。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • tensorhosvd.zip_HOSVD.m_人脸辨识_张量分解_张量奇异值_张量高阶奇异值分解
    优质
    该代码包包含用于人脸辨识的张量高阶奇异值分解（HOSVD）算法实现，通过张量分解技术有效提取特征，提升人脸识别系统的准确性和效率。 《基于张量奇异值分解的人脸识别方法》一文介绍了一种利用张量奇异值分解技术进行人脸识别的方法。该文章详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及实验结果分析，为相关领域的研究提供了有价值的参考。 文中提供的代码实现了上述理论框架，并通过实际数据验证其有效性。读者可以基于这些资源进一步探索和优化人脸识别的应用场景和技术细节。
     
  • hosvd_三阶张量的Tucker分解_张量分解_奇异值.zip
    优质
    本资源包含 Hosvd 算法实现代码，用于进行三阶张量的 Tucker 分解和张量奇异值分析。适合研究与应用张量分解技术的研究者使用。 hosvd_三阶张量_HOSVD_tucker分解_张量分解_奇异值.zip
     
  • HOSVD_三阶张量的Tucker分解_张量分解_奇异值分析
    优质
    本研究聚焦于三阶张量的HOSVD（Higher-Order Singular Value Decomposition）及其在Tucker模型中的应用，深入探讨了张量分解与奇异值分析的理论和实践价值。 为了对三阶张量样本进行降维处理，我们采用了Tucker分解，并使用了高阶奇异值分解方法。
     
  • 高级奇异值分解HOSVD.rar
    优质
    该资源为高级奇异值分解(HOSVD)相关代码或文档，适用于进行高层次奇异值分解的研究与应用，包括数据压缩、特征提取等领域。 张量高阶奇异值分解（HOSVD）算法可以应用于数字图像处理和信道估计等领域。
     
  • 奇异值分解(SVD)
    优质
    奇异值分解（SVD）是一种矩阵因子分解技术，在线性代数中用于揭示多维数据集的本质结构，广泛应用于推荐系统、图像压缩和自然语言处理等领域。 SVD分解是一种重要的线性代数技术，在数据分析、推荐系统等领域有着广泛的应用。它通过将一个矩阵分解为三个较小的矩阵来简化数据处理过程，并有助于提取原始数据的关键特征，从而实现降维或压缩的目的。 奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）可以用于低秩近似问题中寻找最优解，也可以应用于图像压缩、搜索引擎索引构建等场景。此外，在机器学习领域内，利用SVD能够帮助我们理解复杂的矩阵结构及其背后隐藏的信息模式。
     
  • 奇异值分解_MRSVD_
    优质
    MRSVD_是一种先进的奇异值分解技术，特别适用于大规模数据集，在保留数据主要特征的同时有效降维和压缩。 这段文字描述了包含奇异值分解算法的MATLAB程序以及MRSVD算法和其他一些SVD变种算法的程序内容。
     
  • 奇异值分解分析
    优质
    奇异值分解（SVD）是一种强大的线性代数工具，用于矩阵因子分解，在数据分析、推荐系统及图像压缩等领域有着广泛的应用。 详细的奇异值分解演示文稿涵盖了特征值分解，并在此基础上深入讲解了奇异值分解的概念，配有图示以便直观理解数据降维过程。通过具体的例子使概念易于理解。内容与学科前沿紧密相关。
     
  • Lansvd的奇异值分解
    优质
    Lansvd的奇异值分解是一种高效的矩阵分析技术，用于计算大型稀疏矩阵的奇异值和奇异向量，广泛应用于数据压缩、图像处理等领域。 Lansvd奇异值分解的过程是先对矩阵进行Lanczos分解以得到双对角矩阵，然后在此基础上进行奇异值分解。
     
  • 基于多分辨率的奇异值分解(MRSVM)
    优质
    本研究提出了一种基于多分辨率分析的奇异值分解方法（MRSVM），旨在优化图像处理与数据压缩技术中的信息提取效率和存储需求。通过在不同分辨率级别上进行SVD，该方法能够更精确地捕捉到信号的关键特征，同时减少计算复杂度，从而为大数据环境下的模式识别和机器学习任务提供了一种有效的解决方案。 针对多分辨奇异值分解算法，利用MATLAB进行了仿真分析，并参考了文献“多分辨奇异值分解理论及其在信号处理和故障诊断中的应用”。
     
  • 奇异值分解(SVD)算法
    优质
    奇异值分解（SVD）是一种强大的线性代数工具，在数据压缩、推荐系统及自然语言处理等领域有广泛应用。它能将矩阵分解为奇异向量和奇异值，便于分析和操作复杂的数据集。 SVD（奇异值分解）算法及其评估、SVD应用以及最小二乘配置的SVD分解解法。