张量分析在计算机视觉中的应用研究
简介
本书分析了计算机视觉数据的特点，归纳了计算机视觉高维数据的张量表示形式，并系统论述了张量分析的基础理论和基本数学模型，并从理论上研究了Tucker分解模型和CP分解模型之间的关系，分析了计算机视觉的投影模型和图嵌入框架，并根据计算机视觉的投影模型，将图嵌入框架的张量形式归结为张量-张量投影形式；最后，通过向量表示和张量表示的对比分析，对这两种不同表示方法的优缺点进行了总结和分析。本书在传统增量算法的基础上，提出了增量张量学习框架，并在此框架下实现了增量张量主分量分析和增量张量判别分析，实现了张量空间中的增量学习。
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