Detta dokument presenterar GRASTA (Grassmannian Robust Adaptive Subspace Tracking Algorithm), en effektiv och robust online-algoritm för att spåra subrymder från mycket ofullständig information. Algoritmen använder en robust l 1-norm kostnadsfunktion för att uppskatta och spåra icke-stationära subrymder när de strömmande datavektorerna korrumperas med avvikelser. Vi tillämpar GRASTA på problemen med robust matriskomplettering och realtidsseparation av bakgrund från förgrunden i video. I denna andra applikation visar vi att GRASTA utför högkvalitativ separation av rörliga föremål från bakgrunden i exceptionella hastigheter: I ett populärt referensvideoexempel [28] uppnår GRASTA 57 bilder per sekund, även när de körs i MATLAB på en personlig bärbar dator.
I REF föreslogs en robust online-subrymdsspårningsalgoritm kallad Grassmannian Robust Adaptive subspace Tracking Algoritm (GRASTA).
Online Robust Subspace Tracking from Partial Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}