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正则化不完全鲁棒主成分分析

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:0.76 MB | 2018-01-02

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　　针对现有的鲁棒主成分分析（ RPCA）方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况，提出了一种低秩矩阵恢复模型——正则化不完全鲁棒主成分分析（ RIRPCA）。首先基于序列数据连续性的度量函数建立了RIRPCA模型，即最小化矩阵核范数、L1范数和正则项的加权组合；然后使用增广拉格朗日乘子法来求解所提出的凸优化模型，此算法具有良好的可扩展性和较低的计算复杂度；最后，将RIRPCA应用到视频背景建模中。实验结果表明，RIRPCA比矩阵补全和不完全RPCA等方法在恢复丢失元素和分离前景上具有优越性。
 

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