作者：吴朝霞; 王庆喜张量子空间分析图嵌入张量表示
摘要：张量子空间分析（TSA）是一个典型的张量子空间分析方法，目前已经成功的应用在许多实际的问题中，该方法通过构建近邻图模拟流行的几何结构来获取映射矩阵。但是本质近邻图构建的过程中一直遭受以下问题：K近邻查找是将整个图像作为输入得到，这样会导致相关局部信息的丢失，以至于所得到的图不能很好的表达原始数据空间的几何结构和判别结构。所以基于图嵌入的统一平台，我们引入了一种新的算法扩展张量子空间分析（ETSA），该方法保留了相应的局部信息，能够很好的表达原始数据的空间结构信息。实际的人脸识别实验显示了我们的算法不仅优于非监督的TSA，而且优于监督的TSA。
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