Bi-sparsity pursuit: A paradigm for robust subspace recovery

موفقیت مدل های پراکنده در دید کامپیوتری و یادگیری ماشین به علت این واقعیت است که داده های ابعادی در یک اتحاد از زیر فضای کم بعدی در بسیاری از برنامه های دنیای واقعی توزیع می شود. با این حال، ساختار زیربنایی ممکن است به شدت تحت تأثیر اشتباهات نادرست قرار گیرد. در این مقاله، ما یک مدل دوبعدی را به عنوان چارچوبی برای تجزیه و تحلیل این مسئله پیشنهاد می دهیم و الگوریتمی جدیدی برای بازسازی یکپارچه سازی فضاهای موجود در وجود فساد پراکنده ارائه می دهیم. ما بیشتر اثربخشی روش ما را با آزمایشات بر روی داده های دید دنیای واقعی نشان می دهیم.