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J-GLOBAL ID：202202282060718649   整理番号：22A0696240

構造化低ランク視覚修復のための高速テンソル核ノルム【JST・京大機械翻訳】

Fast Tensor Nuclear Norm for Structured Low-Rank Visual Inpainting

著者 (5件)： Xu Honghui (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Zheng Jianwei (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Yao Xiaomin (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Feng Yuchao (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China) ,  Chen Shengyong (College of Computer Sciences and Engineering, Tianjin University of Technology, Tianjin, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 32  号： 2  ページ： 538-552  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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)

抄録/ポイント： 低ランクモデリングは視覚データ完了において大きな成功を達成した。しかし,元の視覚データの低ランク仮定は,近似モードであり,特に欠測率が非常に高いとき,基礎となる詳細の回復の準最適性をもたらす。本論文では,Hankel構造化およびクラスタ化事例におけるランク分布に関する詳細解析を提供し,非局所類似性およびパッチベース構造化の両者が正の役割を果たすことを示した。この動機は,わずかに多くの計算負荷を犠牲にして,基礎となる詳細を真に捉える能力のある新しいHankel低ランクテンソル回復法を開発することである。最初に,異なるスペクトルバンドの相関と局所空間近隣の平滑性から利益を得て,著者らは視覚データを重複3Dパッチに分割し,非局所類似性を探索する個々のクラスタに類似のものをグループ化した。第二に,3Dパッチを,画像の低ランク特性をより良く明らかにするために,構造化Hankelテンソルに個々にマッピングした。最後に,乗算器(ADMM)最適化アルゴリズムのよく知られた交互方向法を通してテンソル完了モデルを解いた。サイズ拡大がHankelization操作において必然的に起こるという事実により,著者らはさらに高速ランダム化皮膚nyテンソル特異値分解(rst-SVD)を提案し,反復運転効率を加速した。実世界データセットに関する広範な実験結果は,最先端の視覚修復手法と比較して,著者らの方法の優位性を証明した。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】

シソーラス用語： *視覚 ,  *テンソル ,  最適化手法 ,  乗算器 ,  近似法 ,  クラスタ化 ,  画像 ,  クラスタ ,  三次元 ,  スペクトルバンド ,  *ノルム ,  特異値分解 ,  平滑度
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  最適性 , 【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 (6件)： 構造化 ,  視覚 ,  修復 ,  テンソル ,  核 ,  ノルム