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Apr, 2014
最小二乘回归的稳健高效子空间分割
Robust and Efficient Subspace Segmentation via Least Squares Regression
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Can-Yi Lu, Hai Min, Zhong-Qiu Zhao, Lin Zhu, De-Shuang Huang...
TL;DR
研究多个线性子空间的数据分割问题。最新的方法使用稀疏表示、低秩表示及其扩展引起了广泛关注。该论文介绍了基于数据相关性提出的最小二乘回归(Least Squares Regression, LSR)方法,对实验数据进行处理,获得了比目前最先进的方法更高的分割准确性与更高的效率。
Abstract
This paper studies the
subspace segmentation
problem which aims to segment data drawn from a union of multiple linear subspaces. Recent works by using
sparse representation
,
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