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J-GLOBAL ID：201702230908550520   整理番号：17A1275138

重み付き低ランク近似のための高速アルゴリズム【Powered by NICT】

A fast algorithm for a weighted low rank approximation

著者 (2件)： Dutta Aritra (Department of Mathematics, University of Central Florida, Orlando, FL 32816) ,  Li Xin (Department of Mathematics, University of Central Florida, Orlando, FL 32816)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVA  ページ： 93-96  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 古典的PCAとロバストPCA(RPCA)法を含むマトリックス低ランク近似はビデオ解析における背景モデリング問題を解くために適用した。最近,行列の特別な重み付き低ランク近似はRPCA法におけるl_1ノルムに類似した異常値に対してロバストであることが示された。本研究では,特別な重み付き低ランク近似を解くための既存のアルゴリズムをスピードアップし,背景推定問題におけるその使用を実証することができる新しいアルゴリズムを提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *高速アルゴリズム ,  ノルム ,  ロバスト性 ,  異常値
準シソーラス用語： 背景推定 ,  背景モデリング ,  ビデオ分析 ,  *低ランク近似 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 低ランク近似 ,  高速アルゴリズム