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基于最大范数的低秩稀疏分解模型
被引量:
3
1
作者
王斯琪
冯象初
+1 位作者
张瑞
李小平
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期2601-2607,共7页
为了更好地解决高维数据矩阵低秩稀疏分解问题,该文提出以Max-范数凸化秩函数的Max极小化模型,并给出该模型的相应算法。在对新模型计算复杂性分析的基础上,该文进一步提出了Max约束模型,改进模型不仅在分解问题中效果良好,且相应的投...
为了更好地解决高维数据矩阵低秩稀疏分解问题,该文提出以Max-范数凸化秩函数的Max极小化模型,并给出该模型的相应算法。在对新模型计算复杂性分析的基础上,该文进一步提出了Max约束模型,改进模型不仅在分解问题中效果良好,且相应的投影梯度算法具有更强的时效性。实验结果表明,该文提出的两组模型对于低秩稀疏分解问题均行之有效。
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关键词
图像分解
max-范数
投影梯度法
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职称材料
题名
基于最大范数的低秩稀疏分解模型
被引量:
3
1
作者
王斯琪
冯象初
张瑞
李小平
机构
西安电子科技大学数学与统计学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期2601-2607,共7页
基金
国家自然科学基金(61271294
61472303)
中央高校基本科研业务费专项资金(NSIY21)~~
文摘
为了更好地解决高维数据矩阵低秩稀疏分解问题,该文提出以Max-范数凸化秩函数的Max极小化模型,并给出该模型的相应算法。在对新模型计算复杂性分析的基础上,该文进一步提出了Max约束模型,改进模型不仅在分解问题中效果良好,且相应的投影梯度算法具有更强的时效性。实验结果表明,该文提出的两组模型对于低秩稀疏分解问题均行之有效。
关键词
图像分解
max-范数
投影梯度法
Keywords
Image decomposition
max-
norm
Projected Gradient Method (PGM)
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大范数的低秩稀疏分解模型
王斯琪
冯象初
张瑞
李小平
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
3
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