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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications: 12 (The International Series in Video Computing) - Tapa blanda

 
9783319352480: Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization: Theory and Applications: 12 (The International Series in Video Computing)

Sinopsis

Various fundamental applications in computer vision and machine learning require finding the basis of a certain subspace. Examples of such applications include face detection, motion estimation, and activity recognition. An increasing interest has been recently placed on this area as a result of significant advances in the mathematics of matrix rank optimization. Interestingly, robust subspace estimation can be posed as a low-rank optimization problem, which can be solved efficiently using techniques such as the method of Augmented Lagrange Multiplier. In this book, the authors discuss fundamental formulations and extensions for low-rank optimization-based subspace estimation and representation. By minimizing the rank of the matrix containing observations drawn from images, the authors demonstrate how to solve four fundamental computer vision problems, including video denosing, background subtraction, motion estimation, and activity recognition.

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Reseña del editor

Various fundamental applications in computer vision and machine learning require finding the basis of a certain subspace. Examples of such applications include face detection, motion estimation, and activity recognition. An increasing interest has been recently placed on this area as a result of significant advances in the mathematics of matrix rank optimization. Interestingly, robust subspace estimation can be posed as a low-rank optimization problem, which can be solved efficiently using techniques such as the method of Augmented Lagrange Multiplier. In this book, the authors discuss fundamental formulations and extensions for low-rank optimization-based subspace estimation and representation. By minimizing the rank of the matrix containing observations drawn from images, the authors demonstrate  how to solve four fundamental computer vision problems, including video denosing, background subtraction, motion estimation, and activity recognition.

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  • EditorialSpringer
  • Año de publicación2016
  • ISBN 10 3319352482
  • ISBN 13 9783319352480
  • EncuadernaciónTapa blanda
  • IdiomaInglés
  • Número de páginas120
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Editorial: Springer, 2014
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a comprehensive summary of the state-of-the-art methods and applications of Low-Rank OptimizationReviews the latest approaches in a wide range of computer vision problems, including: Scene Reconstruction, Video Denoising, Activity Recogni. Nº de ref. del artículo: 458602722

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