Wiberg matris factorization bryter en matris Y till lågranka faktorer U och V genom att lösa för V i sluten form ges U, linearizing V (U ) om U, och iterativt minimering U − U V (U ) och 2 med avseende på U endast. Detta tillvägagångssätt faktorer matrisen samtidigt effektivt ta bort V från minimeringen. Nyligen Eriksson och van den Hengel utökade detta tillvägagångssätt till L 1, minimering - U V (U) på 1. Vi generaliserar deras tillvägagångssätt bortom faktorisering för att minimera en godtycklig funktion som är icke-linjär i var och en av två uppsättningar av variabler. Vi demonstrerar idén med en praktisk Wiberg algoritm för L 1 buntjustering. Vi visar också att en Wiberg minimering kan bo inuti en annan, effektivt ta bort två av tre uppsättningar av variabler från en minimering. Vi demonstrerar denna idé med en inbäddad Wiberg algoritm för L 1 projektive bunt justering, lösa för kameramatriser, punkter, och projektiva djup. Vi återbesöker också L 1 factorization, vilket ger en mycket förenklad presentation av Wiberg L 1 factorization, och presenterar en successiv linjär programmering factorization algoritm. Successiv linjär programmering överträffar L 1 Wiberg för de flesta stora insatser, vilket skapar en ny state-of-the-art för dessa fall.
I en nyligen publicerad följepapper REF förlängde vi Eriksson och van den Hengels L 1 -Wiberg factorization för att minimera allmänna ickelinjära funktioner av två uppsättningar av variabler, jämförbara med L 2 och maximal sannolikhet general Wiberg vi presenterar här.
General and nested Wiberg minimization
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}