کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11002878 | 1450007 | 2018 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On the exact minimization of saturated loss functions for robust regression and subspace estimation
ترجمه فارسی عنوان
در مورد دقیق به حداقل رساندن توابع از دست رفته اشباع برای رگرسیون قوی و برآورد زیر فضای
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
This paper deals with robust regression and subspace estimation and more precisely with the problem of minimizing a saturated loss function. In particular, we focus on computational complexity issues and show that an exact algorithm with polynomial time-complexity with respect to the number of data can be devised for robust regression and subspace estimation. This result is obtained by adopting a classification point of view and relating the problems to the search for a linear model that can approximate the maximal number of points with a given error. Approximate variants of the algorithms based on ramdom sampling are also discussed and experiments show that they offer an accuracy gain over the traditional RANSAC for a similar algorithmic simplicity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 112, 1 September 2018, Pages 317-323
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 112, 1 September 2018, Pages 317-323
نویسندگان
Fabien Lauer,