Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Apr 2014, 2014
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 authorsdiscuss 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 120 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783319041834
- Título
- Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization
- Autor
- Omar Oreifej
- Editorial
- Springer, Palgrave Macmillan Apr 2014
- Año de publicación
- 2014
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319041835
- ISBN 13
- 9783319041834
- Peso del artículo
- 354 gramos
- Dimensiones
- 241x160x13 mm
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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