Abstract-This paper presenterar en enhetlig strategi för att lösa olika bilinjära faktoriseringsproblem i datorseende i närvaro av saknade data i mätningarna. Problemet är formulerat som en begränsad optimering där en av faktorerna måste ligga på ett specifikt grenrör. För att uppnå detta inför vi en motsvarande omformulering av det bilinjära faktoriseringsproblemet som frikopplar kärnans bilinjära aspekt från den mångfacetterade specificiteten. Vi tar sedan itu med den resulterande begränsade optimeringsproblem via Augmented Lagrange Multiplikatorer. Styrkan och nyheten i vår strategi är att detta ramverk sömlöst kan hantera olika datorseende problem. Algoritmen är sådan att det bara behövs en projektor på multiplikatorrestriktionen. Vi presenterar experiment och resultat för några populära faktoriseringsproblem i datorseende såsom stel, icke-rigid, och artikulerad struktur från rörelse, fotometrisk stereo, och 2D-3D icke-rigid registrering.
Del Bue m.fl. REF föreslår ett mångsidigt begränsande tillvägagångssätt för att lösa bilinjära faktoriseringsproblem om datamätning saknas.
Bilinear Modeling via Augmented Lagrange Multipliers (BALM)
{'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']}