Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization
Sprache: Englisch
Verlag: Berlin Springer International Publishing Springer Aug 2016, 2016
- Softcover
- Neu
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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 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. 114 pp. Englisch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783319352480
- Titel
- Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization
- Autor
- Omar Oreifej
- Verlag
- Berlin Springer International Publishing Springer Aug 2016
- Veröffentlichungsjahr
- 2016
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319352482
- ISBN-13
- 9783319352480
- Artikelgewicht
- 195 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x6 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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