Abstract-A hierarkisk Bayesian modell anses för nedbrytning av en matris i låg-ranka och glesa komponenter, förutsatt att den observerade matrisen är en superposition av de två. Matrisen antas bullriga, med okänd och möjligen icke-stationär bullerstatistik. Det Bayesianska ramverket ger en ungefärlig representation för bullerstatistiken samtidigt som man drar slutsatsen att bidraget är lågt och sparsamt. Modellen är robust till ett brett spektrum av bullernivåer, utan att behöva ändra modellens hyperparameterinställningar. Dessutom gör Bayesian-ramen det möjligt att utnyttja ytterligare struktur i matrisen. Till exempel, i videoapplikationer motsvarar varje rad (eller kolumn) en videoram, och vi introducerar en Markov beroende mellan på varandra följande rader i matrisen (motsvarande på varandra följande ramar i videon). Egenskaperna hos denna Markov-process kan också härledas baserat på den observerade matrisen, samtidigt som man renar och återvinner de lågvärdiga och glesa komponenterna. Vi jämför Bayesian modellen med en toppmodern optimeringsbaserad implementering av robust PCA; med tanke på flera exempel, visar vi konkurrenskraftiga prestanda för den föreslagna modellen. Index Terms-bayesian modellering, låg rank matris, Markov beroende, huvudsaklig komponentanalys, sparhet.
Ett nytt arbete REF byggde på framgången med det robusta partnerskaps- och samarbetsavtalet genom att införa ett Bayesianskt ramverk för klassificering av förgrunds- och bakgrundspixlar.
Bayesian Robust Principal Component Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}