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融合小波变换和张量PCA的人脸识别算法 被引量:16
1
作者 温浩 卢朝阳 高全学 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期602-607,共6页
张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率.小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用.综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像... 张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率.小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用.综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像,然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取,实现人脸图像的高效识别.仿真结果表明,新算法的识别率比张量PCA方法提高了6%,识别时间为张量PCA方法的35.74%. 展开更多
关键词 人脸识别 张量主成分分析 小波变换 特征提取
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截断核范数低秩张量核矩阵图像修复算法
2
作者 马瑞虾 张荣国 +2 位作者 胡静 崔红艳 刘小君 《计算机技术与发展》 2023年第6期54-60,共7页
针对张量数据存在不完整和缺少项,导致图像修复过程中信息丢失的问题,提出了一种基于截断核范数和低秩张量核矩阵的图像修复算法TNN-LTKM(truncated nuclear norm low-rank tensor kernel matrix)。首先,引入张量截断核范数,对秩函数进... 针对张量数据存在不完整和缺少项,导致图像修复过程中信息丢失的问题,提出了一种基于截断核范数和低秩张量核矩阵的图像修复算法TNN-LTKM(truncated nuclear norm low-rank tensor kernel matrix)。首先,引入张量截断核范数,对秩函数进行精确逼近,以增强优化模型的鲁棒性;其次,通过增加核心矩阵核范数扩展t-SVD中的张量核范数,定义了一个新的包含张量管秩和核矩阵秩的潜在核范数,来充分提取核张量中的低秩结构,消除冗余;接下来,采用增广拉格朗日法和交替方向乘子法对上述模型进行优化求解;最后,在ZJU、Berkeley和Kodak Lossless 3个数据集上进行实验验证,取相对平方误差、峰值信噪比、结构相似度和CPU运行时间4个评价指标,与现有的6种算法对比表明,TNN-LTKM算法在低采样率下有着良好的表现。 展开更多
关键词 低秩图像修复 张量主成分分析 张量奇异值分解 矩阵核范数 张量截断核范数
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利用粒子群优化的人脸特征提取识别算法 被引量:5
3
作者 温浩 郭崇慧 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期48-51,118,共5页
针对如何提高人脸图像识别率问题,提出了利用粒子群优化(PSO)的人脸特征提取识别算法.采用小波变换和张量主成分分析(PCA)方法对人脸图像进行特征提取,利用PSO对提取的特征进行加权处理,根据特征的每一维元素的聚类正确率进行优化选择,... 针对如何提高人脸图像识别率问题,提出了利用粒子群优化(PSO)的人脸特征提取识别算法.采用小波变换和张量主成分分析(PCA)方法对人脸图像进行特征提取,利用PSO对提取的特征进行加权处理,根据特征的每一维元素的聚类正确率进行优化选择,从而达到对人脸提取关键性特征的目的.实验结果表明,所提算法能减小光照、表情和姿态变化的影响,在英国曼彻斯特科技大学人脸数据库上的识别率比张量PCA方法提高了12.75%. 展开更多
关键词 小波变换 张量主成分分析 粒子群优化 人脸识别
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张量主成分分析与高维信息压缩方法 被引量:4
4
作者 夏志明 赵文芝 徐宗本 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期571-590,共20页
本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解的历史,在信息压缩背景下张量分解可以统一表达为一个普适的统计模型;其次,按经典主成分分析(PCA)、稳健... 本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解的历史,在信息压缩背景下张量分解可以统一表达为一个普适的统计模型;其次,按经典主成分分析(PCA)、稳健主成分分析以及稀疏主成分分析三大类,我们详述了每类在多样本和单样本情形下的统计理论和优化算法的进展,其中又由简单数据结构到复杂数据结构依次对向量数据、矩阵数据以及张量数据的PCA发展进行了概述. 展开更多
关键词 张量主成分分析 信息压缩 Tucker分解 稳健PCA 稀疏PCA
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F范数度量下的鲁棒张量低维表征
5
作者 王肖锋 石乐岩 +2 位作者 杨璐 刘军 周海波 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1799-1812,共14页
张量主成分分析(Tensor principal component analysis, TPCA)在彩色图像低维表征领域得到广泛深入研究,采用F范数平方作为低维投影的距离度量方式,表征含离群数据和噪声图像的鲁棒性较弱.L1范数能够抑制噪声的影响,但所获的低维投影数... 张量主成分分析(Tensor principal component analysis, TPCA)在彩色图像低维表征领域得到广泛深入研究,采用F范数平方作为低维投影的距离度量方式,表征含离群数据和噪声图像的鲁棒性较弱.L1范数能够抑制噪声的影响,但所获的低维投影数据缺乏重构误差约束,其局部表征能力也较弱.针对上述问题,利用F范数作为目标函数的距离度量方式,提出一种基于F范数的分块张量主成分分析算法(Block TPCA withF-norm,BlockTPCA-F),提高张量低维表征的鲁棒性.考虑到同时约束投影距离与重构误差,提出一种基于比例F范数的分块张量主成分分析算法(Block TPCA with proportional F-norm, BlockTPCA-PF),其最大化投影距离与最小化重构误差均得到了优化.然后,给出其贪婪的求解算法,并对其收敛性进行理论证明.最后,对包含不同噪声块和具有实际遮挡的彩色人脸数据集进行实验,结果表明,所提算法在平均重构误差、图像重构与分类率等方面均得到明显提升,在张量低维表征中具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 张量主成分分析 低维表征 特征提取 鲁棒性 重构误差
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基于L_(1−2)时空域总变分正则项的红外弱小目标检测算法
6
作者 赵德民 孙扬 +1 位作者 林再平 熊伟 《中国光学(中英文)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1066-1080,共15页
针对红外图像序列中复杂背景干扰下容易出现的高虚警问题,提出一种基于L_(1-2)时空域总变分正则项的红外弱小目标检测算法。首先,将红外图像序列转化为时空域红外张量块,该步骤可利用张量的高维数据结构优势关联图像序列中的时空域信息... 针对红外图像序列中复杂背景干扰下容易出现的高虚警问题,提出一种基于L_(1-2)时空域总变分正则项的红外弱小目标检测算法。首先,将红外图像序列转化为时空域红外张量块,该步骤可利用张量的高维数据结构优势关联图像序列中的时空域信息。然后,利用加权Schattenp范数和L_(1-2)时空域总变分正则项对低秩背景成分进行重构,以保留背景中起伏剧烈的边缘和角点,提高稀疏目标的重构精度。最后,将目标张量恢复为图像序列,利用自适应阈值分割方法得到最终的目标图像。与另外5种检测算法进行对比实验,结果显示,该方法的虚警率较Maxemeidan算法、Tophat算法、LIRDNet算法、DNANet算法以及WSNMSTIPT算法平均分别下降了71.4%、71.1%、68.5%、74.3%和20.47%;而在检测实时性方面,该算法耗时为Maxemeidan算法、DNANet算法以及WSNMSTIPT算法的42.4%、82.9%和28.7%。实验结果验证了该方法在检测性能上的优越性,表明该算法能够显著提高复杂背景干扰下的目标检测精度和效率。 展开更多
关键词 红外弱小目标 时空域信息 时空域总变分正则 张量主成分分析 低秩和稀疏重构
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融合小波变化和张量PCA的人耳识别算法 被引量:3
7
作者 曹景亮 李一波 张海军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1547-1550,共4页
综合利用小波变换和张量主成分分析这两个算法的优点,提出了一种新的人耳识别方法,对人耳图像先采用小波变换作预处理得到四个子带图像;然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取;最后利用最近邻的方法实现人耳图像识别。实验结果表明,... 综合利用小波变换和张量主成分分析这两个算法的优点,提出了一种新的人耳识别方法,对人耳图像先采用小波变换作预处理得到四个子带图像;然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取;最后利用最近邻的方法实现人耳图像识别。实验结果表明,利用此方法与只用主成分分析识别相比,提高了识别率。 展开更多
关键词 小波变换 张量主成分分析 人耳识别 特征提取 最近邻方法
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一种基于张量PCA的人耳识别的改进方法 被引量:2
8
作者 李一波 曹景亮 张海军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第25期171-174,共4页
张量主成分分析是一种新的主元分析方法,可以解决传统PCA方法对图像进行降维时出现的问题。小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用。综合利用这两个方法的优点,提出了一种基于张量PCA的人耳识别新方法。该方法对人耳... 张量主成分分析是一种新的主元分析方法,可以解决传统PCA方法对图像进行降维时出现的问题。小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用。综合利用这两个方法的优点,提出了一种基于张量PCA的人耳识别新方法。该方法对人耳图像采用小波变换做预处理得到4个子带图像,对其中"LL"低频子带图像用张量PCA进行特征提取,用支持向量机的方法进行识别。实验结果表明,利用此方法与传统主成分分析识别相比,提高了识别率,缩短了识别时间。在USTB人耳库上实验,该方法的识别率比传统PCA方法提高了6%,识别时间为传统PCA方法的35.23%。 展开更多
关键词 张量主成分分析 小波变换 人耳识别 支持向量机
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基于非下采样剪切波及TPCA的人脸识别 被引量:1
9
作者 陈慧 闫德勤 +1 位作者 吕志超 王洪东 《微型机与应用》 2014年第16期34-36,共3页
张量主成分分析法(TPCA)用于人脸特征提取,克服了传统的基于统计特征的特征提取方法会破坏图像原始结构的问题;而源图像经过非下采样剪切波变换后得到了k个大小相同但尺度不同的带通图像,具有良好的时频分析特征。为了更好地提取人脸识... 张量主成分分析法(TPCA)用于人脸特征提取,克服了传统的基于统计特征的特征提取方法会破坏图像原始结构的问题;而源图像经过非下采样剪切波变换后得到了k个大小相同但尺度不同的带通图像,具有良好的时频分析特征。为了更好地提取人脸识别特征,提出了非下采样剪切波融合TPCA的人脸特征提取算法,该算法先对源图像进行非下采样剪切波变换得到4个子代图像,再对子代图像进行TPCA特征提取得到特征集,实现人脸的高效识别。实验结果表明,该算法明显优于原有的单一算法。 展开更多
关键词 非下采样剪切波变换 张量主成分分析 特征提取 人脸识别
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递归投影稀疏矩阵恢复在实时视频层分离中的应用
10
作者 裘晨璐 刘伟祥 崔林山 《道路交通科学技术》 2015年第2期37-40,共4页
本文介绍了一种在线递归投影稀疏矩阵恢复(ReProSMR)算法矩阵时间序列Mt等于稀疏矩阵序列St与非稀疏矩阵序列Lt之和,其中Lt在低维张量空间内随时间缓慢变化ReProSMR算法实时地将观测矩阵Mt分解为非稀疏矩阵Lt和稀疏矩阵StReProSMR算... 本文介绍了一种在线递归投影稀疏矩阵恢复(ReProSMR)算法矩阵时间序列Mt等于稀疏矩阵序列St与非稀疏矩阵序列Lt之和,其中Lt在低维张量空间内随时间缓慢变化ReProSMR算法实时地将观测矩阵Mt分解为非稀疏矩阵Lt和稀疏矩阵StReProSMR算法的一个典型应用场景为监控视频动态背景建模,监控视频的每一帧图像的背景部分由于具有很强的相似性而构成低秩部分,而少量的运动目标构成视频的前景则对应于稀疏部分ReProSMR算法对图像序列进行矩阵低秩稀疏分解,便可成功地将静止的背景和活动的前景分开,从而实现背景动态建模和运动前景识别。ReProSMR算法是递归投影压缩传感(ReProCS)算法引入张量主成分分析后的改进算法实验结果表明,ReProSMR算法的计算效率显著高于ReProCS算法。 展开更多
关键词 张量主成分分析 稀疏矩阵恢复 ReProSMR
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变转速下L_(1,1,2)范数与张量核范数联合约束的TRPCA滚动轴承故障特征提取方法
11
作者 王冉 曹徐 +1 位作者 张军武 余亮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期84-93,共10页
滚动轴承作为旋转机械设备的重要部件之一,其工作状态直接影响旋转设备的运行安全,因此其故障特征的有效提取对于保障机械设备正常运行具有重要的意义。实际应用中滚动轴承通常以变化的速度运行,并且单一传感器采集的轴承的非平稳信号... 滚动轴承作为旋转机械设备的重要部件之一,其工作状态直接影响旋转设备的运行安全,因此其故障特征的有效提取对于保障机械设备正常运行具有重要的意义。实际应用中滚动轴承通常以变化的速度运行,并且单一传感器采集的轴承的非平稳信号往往被严重的背景噪声覆盖,使得故障特征的提取非常困难。为了解决这一问题,提出一种变转速下L_(1,1,2)范数与张量核范数联合约束的张量主成分分析(tensor robust principal component analysis,TRPCA)滚动轴承故障特征提取方法。首先,使用时频表示(time-frequency representation,TFR)作为正向切片构建张量,分别探讨滚动轴承时变故障特征在张量域中的管稀疏性和背景噪声在张量域中的低管秩性。进而使用L_(1,1,2)范数与张量核范数联合约束的TRPCA对故障特征张量进行提取,得到管稀疏的故障特征张量。最后将提取的故障特征张量在通道索引中进行融合,得到能够有效表征故障特征的时频表示。仿真和试验分析验证了该方法在轴承故障特征提取中的有效性。 展开更多
关键词 张量 故障特征提取 变转速工况 张量主成分分析(TRPCA) 管稀疏
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基于张量主成分分析的非线性双转子系统故障诊断方法 被引量:1
12
作者 王肖锋 冯俊杰 +1 位作者 刘军 邢恩宏 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期734-742,共9页
针对双转子在高速运转时难以从高、低压转子耦合出现的复杂振动现象中提取到有效的振动特征,及目前缺乏对其相应的研究等问题,本文提出一种采用张量主成分分析(multilinear principal component analysis of tensor objects,MPCA)与K-... 针对双转子在高速运转时难以从高、低压转子耦合出现的复杂振动现象中提取到有效的振动特征,及目前缺乏对其相应的研究等问题,本文提出一种采用张量主成分分析(multilinear principal component analysis of tensor objects,MPCA)与K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)分类相结合的方法,并将其用于非线性双转子系统的故障诊断。首先采用集中质量法创建非线性裂纹双转子模型及其动力学方程,针对裂纹开合角度变化分析高、低压转子的振动特性。再将振动能量信号与振动信号归一化为彩色图像样本,使用MPCA算法对故障特征进行压缩提取。最后使用KNN分类算法对不同裂纹开合角度情况进行特征分类,并计算相应的分类率。实验结果表明,在转子高速区域含有低噪声的情况下,MPCA可以有效地区分不同裂纹程度的特征信号,为非线性双转子裂纹系统的故障诊断提供了新的检测策略。 展开更多
关键词 裂纹双转子 故障诊断 张量主成分分析(MPCA) K-最近邻(KNN)
原文传递
结合NSCT和TPCA的SAR图像目标识别 被引量:3
13
作者 张伟昌 王文政 代作松 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2020年第9期41-46,共6页
提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)和张量主成分分析(TPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。采用NSCT对SAR图像进行分解获得多尺度、多方向的子带图像,从而为目标提供更充分的描述信息。采用TPCA对各个子带图像进行特征提取... 提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)和张量主成分分析(TPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。采用NSCT对SAR图像进行分解获得多尺度、多方向的子带图像,从而为目标提供更充分的描述信息。采用TPCA对各个子带图像进行特征提取,降低其中的冗余。基于各个子带图像的特征矩阵,通过线性加权的方法获得测试样本与训练样本之间的距离测度。根据K近邻(K-NN)的基本思想对测试样本进行分类决策。采用MSTAR数据集设置多种实验条件对提出方法进行测试,结果反映了该方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 非下采样轮廓波变换(NSCT) 张量主成分分析(TPCA)
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局部对比度先验下基于低秩模型的红外小目标检测方法 被引量:7
14
作者 何巍 安博文 潘胜达 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期342-358,共17页
为了解决红外小目标检测算法容易在复杂背景边缘和拐点处误检的问题,本文提出了一种局部对比度与非局部低秩张量模型相融合的红外小目标检测算法。首先采用双窗口结构的局部对比度算法提取目标和背景的局部先验信息。然后在所获取的局... 为了解决红外小目标检测算法容易在复杂背景边缘和拐点处误检的问题,本文提出了一种局部对比度与非局部低秩张量模型相融合的红外小目标检测算法。首先采用双窗口结构的局部对比度算法提取目标和背景的局部先验信息。然后在所获取的局部先验信息约束下,对标准的红外块张量模型进行重新构建,并通过引入加权张量核范数最小化来进一步抑制背景和提高迭代效率。最后,将目标和背景的分离问题,转化成了一个张量鲁棒性主成分分析问题,并用交替方向乘子法实现该问题的求解。实验表明,在不同的复杂背景下,本文方法的性能均优于现有的典型红外小目标检测方法。 展开更多
关键词 红外小目标检测 加权张量核范数最小化 双窗口局部对比度算法 张量鲁棒性主成分分析 交替方向乘子法
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增强的张量鲁棒主成分分析模型及其应用 被引量:2
15
作者 赵奉营 杨宏伟 赵丽娜 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期105-116,共12页
鲁棒主成分分析(RPCA)是处理图像恢复和背景建模问题的常用模型。针对原始RPCA及其改进模型对输入数据低秩结构的依赖性过强问题,提出一个增强的张量鲁棒主成分分析模型(E-TRPCA)并构造了一个新的增强张量核范数(E-TNN)正则项。E-TNN基... 鲁棒主成分分析(RPCA)是处理图像恢复和背景建模问题的常用模型。针对原始RPCA及其改进模型对输入数据低秩结构的依赖性过强问题,提出一个增强的张量鲁棒主成分分析模型(E-TRPCA)并构造了一个新的增强张量核范数(E-TNN)正则项。E-TNN基于张量数据的低维子空间投影约束其低秩性,可以更真实地反映张量数据的潜在结构,增强模型的泛化性。利用交替方向乘子算法(ADMM)对目标函数进行优化求解,在图像去噪和背景建模上的实验结果表明所提方法在图像恢复效果和运行时间方面要优于当前的其他方法。 展开更多
关键词 张量鲁棒主成分分析 低秩张量恢复 增强张量核范数 张量分解
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基于高阶阈值算子与张量全变分的前景检测
16
作者 董永峰 刘沛东 +1 位作者 李林昊 李英双 《河北工业大学学报》 CAS 2023年第4期31-40,共10页
基于鲁棒主成分分析(RPCA)的方法有一个潜在的假设,即场景中移动物体的像素是稀疏离群值,其往往忽略了物体的时间和空间结构,导致这些方法在动态背景、遮挡、光照变化等场景下检测效果降低。针对这一问题,提出了一种基于张量鲁棒主成分... 基于鲁棒主成分分析(RPCA)的方法有一个潜在的假设,即场景中移动物体的像素是稀疏离群值,其往往忽略了物体的时间和空间结构,导致这些方法在动态背景、遮挡、光照变化等场景下检测效果降低。针对这一问题,提出了一种基于张量鲁棒主成分分析(TRPCA)的张量非凸稀疏模型。首先,利用三种常见收缩算子的优点,引入了二阶广义收缩阈值算子(GSTO),探索适用于高阶张量数据的高阶广义阈值收缩算子(HoGSTO),进而提升背景建模的鲁棒性;然后,为了表征视频前景中移动目标像素之间的相关性,在视频前景建模的过程中,利用张量全变分正则化(TTV)增强前景的时空连续性;接着,通过自适应l1范数对视频中的动态成分建模,避免了对前景建模产生干扰。多个视频帧的实验结果表明,该方法在移动目标检测任务中优于现有的方法,能够更好地分离前景和背景。 展开更多
关键词 移动目标检测 张量鲁棒主成分分析 收缩阈值 张量全变分 自适应l1范数
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基于张量鲁棒主成分分析的视网膜眼底图像序列变化检测
17
作者 赵星 白建豪 傅迎华 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2023年第1期115-128,共14页
在计算机辅助诊断系统中,视网膜眼底图像序列的变化检测是一项重要且具有挑战性的任务。针对视网膜眼底图像序列采样帧少、光照干扰大、难以获得稳健的背景模型,提出了一种基于张量鲁棒主成分分析(tensor robust principal component an... 在计算机辅助诊断系统中,视网膜眼底图像序列的变化检测是一项重要且具有挑战性的任务。针对视网膜眼底图像序列采样帧少、光照干扰大、难以获得稳健的背景模型,提出了一种基于张量鲁棒主成分分析(tensor robust principal component analysis,TRPCA)的变化检测方法。该方法以TRPCA为模型,通过对序列背景扩充,再利用张量分解而获得变化区域:首先,先选择出序列中最接近正常状态的一张图像作为背景模型;然后,通过预处理将单帧背景模型扩张成多帧背景使得背景模型包含更丰富的光照变化;接着,将整个序列建模为一个3维张量体;最后,利用总变分约束背景模型和变化区域的时空连续性,通过Tucker分解分离出背景模型,获得变化区域。实验结果表明,与基于矩阵的鲁棒主成分分析(matrix robust principal component analysis,Matrix RPCA)方法,Masked-RPCA方法以及不加总变分约束的TRPCA方法相比,基于总变分约束的TRPCA方法能够更准确地分离出变化区域,对血管和光照干扰更具有鲁棒性。 展开更多
关键词 变化检测 视网膜眼底图像序列 张量鲁棒主成分分析 Tucker分解
原文传递
基于张量核范数与3D全变分的背景减除 被引量:1
18
作者 陈利霞 班颖 王学文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2737-2742,共6页
针对常用背景减除方法忽略前景时空连续性的问题,以及动态背景对前景提取的干扰问题,基于张量鲁棒主成分分析(TRPCA)提出了一种改进的背景减除模型。该模型利用改进的张量核范数对背景进行约束,加强了背景的低秩性,保留了视频的空间信息... 针对常用背景减除方法忽略前景时空连续性的问题,以及动态背景对前景提取的干扰问题,基于张量鲁棒主成分分析(TRPCA)提出了一种改进的背景减除模型。该模型利用改进的张量核范数对背景进行约束,加强了背景的低秩性,保留了视频的空间信息;然后用3D全变分(3D-TV)对前景进行正则化约束,考虑了目标在时空上的连续性,有效地抑制了动态背景和目标移动对前景提取造成的干扰。实验结果表明,所提算法能有效地分离视频中的前景和背景,且与高阶鲁棒主成分分析(HoRPCA)、带有新核范数的张量鲁棒主成分分析(TRPCA-TNN)和基于克罗内克基的鲁棒主成分分析(KBR-RPCA)等方法相比,综合评判指标F-measure值均处于最优或次优状态。由此可见,所提算法有效地提高了前景背景分离的准确度,抑制了复杂天气和目标移动对前景提取的干扰。 展开更多
关键词 背景减除 张量鲁棒主成分分析 张量核范数 3D全变分 交替方向乘子法
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基于秩的逼近的张量鲁棒主成分分析
19
作者 费靖斯 杨天旭 《应用数学进展》 2020年第10期1815-1820,共6页
本文提出来一种新的张量秩近似并建立一种非凸TRPCA模型,使用一种有效的增广拉格朗日乘子优化算法对这个非凸最小化问题进行求解。实验结果表明,相对于基于核范数的张量鲁棒主成分分析算法,该算法得到的估计张量的偏差更小,在精度和效... 本文提出来一种新的张量秩近似并建立一种非凸TRPCA模型,使用一种有效的增广拉格朗日乘子优化算法对这个非凸最小化问题进行求解。实验结果表明,相对于基于核范数的张量鲁棒主成分分析算法,该算法得到的估计张量的偏差更小,在精度和效率上是有效的。 展开更多
关键词 张量秩的非凸近似 非凸的张量鲁棒主成分分析 张量奇异值分解 图片去噪
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