| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-18页 |
| 1.4 论文主要内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 张量和张量分解 | 第20-32页 |
| 2.1 张量基本概念及运算 | 第20-24页 |
| 2.2 HOSVD分解 | 第24-26页 |
| 2.3 CP分解 | 第26-27页 |
| 2.4 TT分解 | 第27-28页 |
| 2.5 TTr1SVD分解 | 第28-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 人脸识别与张量分解的研究 | 第32-45页 |
| 3.1 基于张量分解进行人脸识别 | 第32-33页 |
| 3.2 人脸图像数据的张量表示 | 第33-34页 |
| 3.3 张量分解提取人脸特征 | 第34-37页 |
| 3.4 基于HOSVD的人脸识别 | 第37-40页 |
| 3.5 基于TTr1SVD的HOSVD分解 | 第40-42页 |
| 3.6 基于TensorToolbox的HOSVD分解 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于张量分解的视频近似 | 第45-52页 |
| 4.1 视频帧图像的张量表示 | 第45页 |
| 4.2 基于张量分解的视频近似 | 第45-46页 |
| 4.3 视频帧图像张量分解 | 第46-47页 |
| 4.4 视频帧图像张量还原 | 第47-49页 |
| 4.5 视频帧图像张量分解效果评估 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第52-60页 |
| 5.1 基于张量分解的人脸识别结果及分析 | 第52-55页 |
| 5.2 基于张量分解的视频张量近似还原分析 | 第55-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第67页 |