【摘 要】
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对于传统的PCA算法,其具有很大的缺点,会对图像本身的空间结构产生一些破坏,而且通过向量的方式对图像进行表达会使得维数过高,而且还会消耗较大的储存空间,使得对协方差矩阵所做出的计算较多。在最近的几年时间里,张量PCA通过不断的发展攻克了以上缺点,能够较好的进行识别,应用范围也不断的扩大。图像协方差矩阵当中主要使用的是张量PCA算法,在这个算法当中可以不把图像变成向量,操作相对比较简单。
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对于传统的PCA算法,其具有很大的缺点,会对图像本身的空间结构产生一些破坏,而且通过向量的方式对图像进行表达会使得维数过高,而且还会消耗较大的储存空间,使得对协方差矩阵所做出的计算较多。在最近的几年时间里,张量PCA通过不断的发展攻克了以上缺点,能够较好的进行识别,应用范围也不断的扩大。图像协方差矩阵当中主要使用的是张量PCA算法,在这个算法当中可以不把图像变成向量,操作相对比较简单。
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