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	當(dāng)前位置： 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)通信基于張量分解理論的三維人臉表情識別算法研究

	



    
    

    
基于張量分解理論的三維人臉表情識別算法研究

    

	
基于張量分解理論的三維人臉表情識別算法研究
	
	

	

	

	
定　價：￥50.00

	

			
					

						作　者：
						符蘊(yùn)芳
					

					

						出版社：
						河北科學(xué)技術(shù)出版社
					

					

						叢編項：
						
					

					

						標(biāo)　簽：
						暫缺
					

				
	
	

    
	

	

			
					

						ISBN：
						9787571710897
						出版時間：
						2022-12-01	
                        包裝：
						平裝					
					
					
					
					
						開本：
						16開
						頁數(shù)：
						155
						字?jǐn)?shù)：
						 
					
					
				

        

   

    
    
    
	
	
	
	
內(nèi)容簡介

	

	
　　本書 提出了基于張量稀疏低秩分解的三維人臉表情識別理論框架。其中，張量建模思想與稀疏低秩張量分解技術(shù)，屬于三維人臉表情識別方法論上的一個新技術(shù)。另外，高效求解這一稀疏低秩張量優(yōu)化模型，設(shè)計快速穩(wěn)健優(yōu)化算法，需要深入分析相應(yīng)的高階張量優(yōu)化理論，其研究結(jié)果將豐富在三維人臉表情識別中的大規(guī)模優(yōu)化理論的研究內(nèi)容與 化理論。在本書中，我們共提出了基于張量分解理論的三維人臉表情識別的四種算法，并針對出現(xiàn)的以下四個問題：基于向量表示的特征提取產(chǎn)生的問題、4D張 量表情樣本通過張量分解后提取的低維特征在張量子空間中也表現(xiàn)相似的問題、三維張量表情樣本的正交低秩與正交稀疏問題，分別提出了基于低秩張量完備性（ FERLrTC）的張量分解算法、基于先驗信息的正交張量補(bǔ)全（ OTDFPFER ）算法、正交低秩Tucker分 解算法（ OLRTDFER ）和稀疏正交.Tucker分解算法（ SOTDFER ）。
	
	
	
   
	
	
	
作者簡介

	

	
暫缺《基于張量分解理論的三維人臉表情識別算法研究》作者簡介
	
	
	
	
	
	
圖書目錄

	

	
常用符號
1  緒論
  1.1  課題背景和意義
  1.2  人臉表情識別研究的發(fā)展歷史
  1.3   外研究現(xiàn)狀
    1.3.1  三維人臉表情特征提取方法綜述
    1.3.2  三維人臉表情特征提取方法總結(jié)與分析
    1.3.3  三維人臉表情常用分類方法
    1.3.4  常用三維人臉表情數(shù)據(jù)庫
  1.4  研究內(nèi)容與研究方法
  1.5  本章小結(jié)
2  張量理論與流形學(xué)習(xí)
  2.1  張量理論
    2.1.1  張量
    2.1.2  張量代數(shù)
    2.1.3  張量分解理論
    2.1.4  基于Tucker分解的降維算法
    2.1.5  張量子空間模型
    2.1.6  張量低秩表示
  2.2  流形學(xué)習(xí)與圖嵌入框架
    2.2.1  流形與流形學(xué)習(xí)
    2.2.2  基于張量學(xué)習(xí)的圖嵌入框架
  2.3  本章小結(jié)
3  基于低秩張量完備性的張量分解
  3.1  引言
  3.2  算法背景
    3.2.1  張量低秩表示
    3.2.2  張量稀疏表示
  3.3  算法介紹
  3.4  FERLrTC算法的模型優(yōu)化及求解
    3.4.1  低秩張量完備性的優(yōu)化模型的建立
    3.4.2  低秩張量完備性的優(yōu)化模型的求解
    3.4.3  秩降低策略
  3.5  FERLrTC算法的分析
    3.5.1  FERLrTC算法的復(fù)雜度
    3.5.2  FERLrTC算法的收斂性
  3.6  FERLrTC算法的實驗評價
    3.6.1  實驗環(huán)境與實驗步驟
    3.6.2  實施細(xì)節(jié)
    3.6.3  在BU-3DF數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果
    3.6.4  在Bosptlorus數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果
    3.6.5  合成數(shù)據(jù)對FERLrTC算法的驗證
  3.7  對FERLrTC算法的討論
    3.7.1  基于特征融合的4D張量模型的有效性
    3.7.2  特征描述符的選擇
    3.7.3  秩降低策略的有效性
  3.8  本章小結(jié)
4  基于先驗信息的正交張量補(bǔ)全
  4.1  引言
  4.2  算法背景
	
	

	

    
       
    
	
	

   

   

   

    
   

   
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