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J-GLOBAL ID:202202227015248257   整理番号:22A0959310

視覚データにおけるアプリケーションを用いた低ランク高次テンソル完備化【JST・京大機械翻訳】

Low-Rank High-Order Tensor Completion With Applications in Visual Data
著者 (6件):
資料名:
巻: 31  ページ: 2433-2448  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0364A  ISSN: 1057-7149  CODEN: IIPRE4  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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最近,テンソル特異値分解(t-SVD)ベースの低ランクテンソル完了(LRTC)は,様々なパターン解析問題に対処する前例のない成功を達成した。しかしながら,既存の研究は,三次テンソルに焦点を合わせ,一方,次数d(d≧4)テンソルは,4次カラービデオ,4次超スペクトルビデオ,5次光場画像,および6次双方向テクスチャ関数のような実世界アプリケーションで一般に遭遇する。この重要な問題に取り組むために,本論文では,次数-d-SVDのための新しい代数的基礎を革新的に開発することによって,モデル,アルゴリズムおよび理論を含む次数-dテンソル回復フレームワークを確立して,それによって,圧倒的な確率で欠測値を有する任意の次数-d低t-SVDランクテンソルのための正確な完了を達成した。合成データおよび実世界視覚データに関する経験的研究は,他の最先端の回復フレームワークと比較して,提案したものが定性的および定量的計量の両方に関して高い競合性能を達成することを示した。特に,観測されたデータ密度が低くなるにつれて,約10%,提案した回復フレームワークは,そのピアよりもまだ著しく優れている。著者らのアルゴリズムのコードをhttps://github.com/Qinwenjinswu/TIP-Codeで解放した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
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