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張量是一種數據組織形式，它的實質是高維數組。很多數據都可以被組織成張量的形式，可以考慮將人臉圖像組織成張量的形式。人臉識別過程中最重要的一個環節是特征提取，后續的匹配識別過程是建立在它的基礎上。TTrISVD是一種新型的張量分解算法，可以認為該算法是矩陣SVD在張量領域的擴展。實際數據庫中圖片的圖像模態往往是最大的，結合TTrISVD算法，得到張量的高階奇異值分解，改變圖片的組織形式，可以加速人臉特征的提取。基于TTrISVD的高階奇異值分解算法，實現人臉特征的提取和識別，并且保持了較好的準確性。實驗結果表明，該算法比傳統的使用Tensor Toolbox的高階奇異值分解算法更加靈活高效。
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