Sammanfattning I detta dokument föreslår vi nya metoder för komplettering (från begränsade prover) och av-noizing av multilinjära (tensor) data och som en ansökan överväga 3-D och 4-D (färg) videodata slutförande och av-noizing. Vi utnyttjar den nyligen föreslagna tensor-Singular Value Decomposition (t-SVD)[11]. På grundval av t-SVD föreslogs i [11] begreppet multilinjär rankning och en tillhörande tensorkärnnorm.
Zhang m.fl. REF implementerade nya metoder för multilinjär datakomplettering baserad på t-SVD genom en tensor nukleär norm straffad algoritm för videokomplettering från saknade poster.
Novel Methods for Multilinear Data Completion and De-noising Based on Tensor-SVD
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}