对当前子张量进行T-SVD处理,得到当前子张量的对角张量,记为si,j;对当前水印信息进行T-SVD处理,得到当前水印信息的对角张量,记为sy;其中,s 、sy的大小为aj i,j j×b×3;步骤1_8:将sy嵌入到s 中,得到s 对应的高阶张量,记为D ,在计算D 的过程中引j i,j i,j i,j i,j入了用于平衡鲁棒性和不可...
奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是一种将矩阵分解为特征向量和特征值的方法,它也可以扩展到张量数据。在张量奇异值分解中,我们首先需要了解奇异值分解的原理。 奇异值分解的基本思想是将一个任意的矩阵A分解为三个矩阵的乘积,即A=UΣV^T,其中U和V是正交矩阵,Σ是一个对角矩阵,对角线上的元素称为...
用于从目标张量130(T)确定核心张量132(S)的所述组的一或多个分解过程可包含所属领域中已知的任何分解过程,包含(但不限于)多线性分解过程。举例来说,在一些实施例中,在步骤206中执行的所述组分解过程可包含塔克(Tucker)分解过程。例如,在步骤206中执行的所述组分解过程可包含一多线性奇异值分解(SVD)过程,如图4...
基于迭代张量高阶奇异值分解的运动目标提取_徐联微