Robust Principal Component Analysis (RPCA) via rankminimering är ett kraftfullt verktyg för att återvinna underliggande lågvärdig struktur av rena data korrumperade med glesa buller / yttre. I många lågnivåseende problem, är det inte bara känt att den underliggande strukturen av rena data är låg-rank, men den exakta rangen av rena data är också känd. Men när man tillämpar konventionell rangminimering för dessa problem, är den objektiva funktionen formulerad på ett sätt som inte helt utnyttjar en priori mål rang information om problemen. Denna observation motiverar oss att undersöka om det finns en bättre alternativ lösning när vi använder rangminimering. I detta dokument, i stället för att minimera kärnkraftsnormen, föreslår vi att man minimerar den partiella summan av enskilda värden, vilket underförstått uppmuntrar till begränsning av målgraden. Våra experimentella analyser visar att när antalet prover är bristfälligt leder vårt tillvägagångssätt till en högre framgångsgrad än konventionell rangminimering, medan de lösningar som erhålls genom de två tillvägagångssätten är nästan identiska när antalet prover är mer än tillräckligt. Vi tillämpar vårt förhållningssätt till olika synproblem på låg nivå, t.ex. hög dynamisk avståndsavbildning, rörelsekantsdetektering, fotometrisk stereo, bilduppriktning och återhämtning, och visar att våra resultat överträffar de som erhålls genom den konventionella kärnnorm rangminimeringsmetoden. Index Terms-Robust huvudkomponentanalys, rangminimering, sparsam och lågrankad nedbrytning, trunkerad kärnnorm, växelriktad metod för multiplikatorer
Åh et al. I REF föreslogs att metoden med partiella summanminimering av enskilda värden (PSSV) skulle ersätta den traditionella nukleära normen i RPCA.
Partial Sum Minimization of Singular Values in Robust PCA: Algorithm and Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}