Abstrakt. Sparse representation av signaler har varit fokus för mycket forskning under de senaste åren. En stor majoritet av befintliga algoritmer hanterar vektorer, och högre-order data som bilder hanteras av vektorisering. Uppgifternas struktur kan dock gå förlorad i processen, vilket leder till en sämre representation och allmän försämring av prestandan. I detta dokument föreslår vi en ny metod för sparsam representation av positiva bestämda matriser, där vektorisering kommer att förstöra den inneboende strukturen av data. Den glesa nedbrytningen av en positiv bestämd matris är formulerad som ett konvext optimeringsproblem, som faller under kategorin för determinant maximization (MAXDET) problem [1], för vilka effektiva inre punktalgoritmer finns. Experimentella resultat visas med simulerade exempel samt i verkliga datorseendeapplikationer, som visar den nya modellens lämplighet. Detta utgör det första steget mot att utvidga cornucopia av sparty-baserade algoritmer till positiva bestämda matriser.
Den tensore sparsamma modell som introduceras i REF lär sig en gles representation över positiva bestämda matriser.
Tensor Sparse Coding for Region Covariances
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}