支持张量回归在分类中的应用

• 作者: 安达 张建光 陈慧
• 来源期刊: 商
• 关键词: 多媒体分类 张量 Tucker分解
• 年，卷（期）: 2015,（51）
• 所属期刊栏目: 前沿探索
• 页码范围: 294
• 页数: 1页
• 字数: 1228字
• 语种: 中文

摘要

多媒体分类已经成为多媒体处理领域的重要研究内容.传统基于向量的分类算法需要将多媒体向量化.向量化的过程导致多媒体空间信息的丢失和高维向量数据的产生.为了解决向量化带来问题,张量作为多媒体的自然表达,成为多媒体分类问题的研究热点.本文基于张量的Tucker分解,提出了支持张量回归分类模型,用来直接进行张量多媒体数据的分类操作.通过在两个2阶灰度图数据集构造分类实验,验证了本文所提方法在多媒体分类上的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈慧	衡水学院数学与计算机科学学院	24	13	2.0	2.0
2	张建光	衡水学院数学与计算机科学学院	28	82	5.0	8.0
3	安达	衡水学院数学与计算机科学学院	15	8	2.0	2.0