Abstrakt. I detta dokument studeras problemet med subrymdssegmentering som syftar till att segmentera data från en förening av flera linjära subrymder. Nya verk genom att använda sparsam representation, låg grad representation och deras förlängningar drar till sig mycket uppmärksamhet. Om de subrymder från vilka data dras är oberoende eller ortogonala, kan de erhålla en block diagonal affinitetsmatris, vilket vanligtvis leder till en korrekt segmentering. De viktigaste skillnaderna mellan dem är deras objektiva funktioner. Vi visar teoretiskt att om den objektiva funktionen uppfyller vissa villkor, och datan är tillräckligt utdragen från oberoende subrymder, är den erhållna affinitetsmatrisen alltid block diagonal. Dessutom kan provtagningen av data vara otillräcklig om subrymderna är ortogonala. Vissa befintliga metoder är alla specialfall. Därefter presenterar vi metoden för minsta kvadrat regression (LSR) för subrymdssegmentering. Det drar nytta av data korrelation, vilket är vanligt i verkliga data. LSR uppmuntrar en grupperingseffekt som tenderar att gruppera mycket korrelerade data tillsammans. Experimentella resultat på Hopkins 155 databasen och Extended Yale Database B visar att vår metod avsevärt överträffar toppmoderna metoder. Utöver segmenteringsnoggrannheten visar alla experiment att LSR är mycket effektivare.
Minst fyrkantig regression (LSR) REF använder Frobenius norm legalisering.
A pr 2 01 4 Robust and Efficient Subspace Segmentation via Least Squares Regression