【摘 要】
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在人脸识别领域应用张量奇异值分解（ TSVD）来进行人脸特征的表示和提取，克服了过去的提取方法，如主成分分析法（ PCA）等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型，所以
【基金项目】
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四川省科技厅科技支撑计划项目(2012GZ0106)
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在人脸识别领域应用张量奇异值分解（ TSVD）来进行人脸特征的表示和提取，克服了过去的提取方法，如主成分分析法（ PCA）等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型，所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题，使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化，利用矩阵分解，在不影响算法正确率的情况下，有效减少计算量，提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验，并将结果与用PCA方法得到的结果对比，验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定
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