【摘 要】
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针对传统线性判别分析中存在的小样本问题及对TensorLDA算法中两个投影矩阵不能同时计算、低维特征提取不充分的问题，文中研究并实现了张量子空间下的张量线性判别分析（TensorL
【机 构】
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渤海大学大学计算机教研部,东北大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60970157)
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针对传统线性判别分析中存在的小样本问题及对TensorLDA算法中两个投影矩阵不能同时计算、低维特征提取不充分的问题，文中研究并实现了张量子空间下的张量线性判别分析（TensorLDA）算法。并且提出了h-TensorLDA算法，即先用单位矩阵初始化，再利用优化准则求另一个投影矩阵，并进行多次迭代的改进方法。采用ORL数据库测试算法的性能，在ORL人脸数据库上It—TensorLDA比TensorLDA的平均识别率高1．88％，比Fisherfaces的平均识别率高3．03％。因此，文中算法有效避免了小样
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