[发明专利]一种针对高阶张量数据的处理方法有效
| 申请号： | 201910022095.X | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN109993199B | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 孙艳丰;句福娇 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京市中闻律师事务所 11388 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开一种针对高阶张量数据的处理方法，其能够避免了图像观测样本集向量化过程破坏数据的内部结构，灵活而且简单，可以提取出张量样本的判别性特征，简化了图像观测样本集中高阶张量数据存在的大量冗余信息，提高了图像处理速度。这种针对高阶张量数据的处理方法，将高阶张量数据分解为三部分：共享子空间成分、个性子空间成分以及噪声部分；共享子空间成分、个性子空间成分分别将高阶张量数据表示为一组张量基底和向量系数的线性组合；利用变分EM方法求解基底张量和向量系数；通过比较样本的边缘分布设计分类器对待测样本进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 张量 数据 处理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种针对高阶张量数据的处理方法，其特征在于：将高阶张量数据分解为三部分：共享子空间成分、个性子空间成分以及噪声部分；共享子空间成分、个性子空间成分分别将高阶张量数据表示为一组张量基底和向量系数的线性组合；利用变分EM方法求解基底张量和向量系数；通过比较样本的边缘分布设计分类器对待测样本进行分类。
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