کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6866457 | 678171 | 2014 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Rank adaptive atomic decomposition for low-rank matrix completion and its application on image recovery
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه پذیری اتمی انطباق برای تکمیل ماتریس پایین رتبه و کاربرد آن در بازیابی تصویر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تکمیل ماتریس، به حداقل رساندن رتبه، تجزیه اتمی، بازیابی تصویر، سنجش فشرده،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Recently, a greedy algorithm called Atomic Decomposition for Minimum Rank Approximation (ADMiRA) was proposed. It has solved the low-rank matrix approximation problem when the rank of the matrix is known. However, the rank of the matrix is usually unknown in practical application. In this paper, a Rank Adaptive Atomic Decomposition for Low-Rank Matrix Completion (RAADLRMC) algorithm is proposed based on the Atomic Decomposition for Minimum Rank Approximation. The advantage of RAADLRMC is that it works when the parameter rank-r of matrix is not given. Furthermore, the step size of iteration is decreased adaptively in order to improve the efficiency and accuracy. As illustrated by our experiments, our algorithm is robust, and the rank of matrix can be predicted accurately.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 374-380
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 374-380
نویسندگان
Hengyou Wang, Ruizhen Zhao, Yigang Cen,