Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny lågvärdig tensor modell baserad på cirkulär algebra, nämligen twist tensor nukleär norm eller t-TNN för kort. Twist tensor betecknar en 3-vägs tensor representation för att i sidled lagra 2D data skivor i ordning. Å ena sidan slappnar t-TNN konvext av twist tensorns spännvidd i Fourier-domänen, vilket möjliggör en effektiv beräkning med hjälp av FFT. Å andra sidan är t-TNN lika med den nukleära normen av blockcirkulant matricization av twist tensor i den ursprungliga domänen, som utvidgar den traditionella matrisen kärnnorm på ett blockcirkulant sätt. Vi testar t-TNN-modellen på en videokomplettering som syftar till att fylla saknade värden och experimentresultaten validerar dess effektivitet, särskilt när det gäller video som spelas in av en icke-stationär panoreringskamera. Blocket cirkulant matricization av twist tensor kan omvandlas till en cirkulant block representation med nukleär norm invariance. Denna representation, efter omvandling, utnyttjar det horisontella översättningsförhållandet mellan ramar i en video, och ger t-TNN modellen med en mer kraftfull förmåga att rekonstruera panorering videor än de befintliga state-of-the-art low-rank modeller.
Hu m.fl. REF föreslog en Twist Tensor Nuclear Norm (t-TNN) och använde den för videobehandling.
A New Low-Rank Tensor Model for Video Completion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}