【摘 要】
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基于秩极小化方法的低秩表示模型研究是有关稀疏表示(Sparse Representation)和压缩传感理论(Compressed Sensing)中的一类重要数学问题。本文通过引入矩阵分解算法和结合多
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基于秩极小化方法的低秩表示模型研究是有关稀疏表示(Sparse Representation)和压缩传感理论(Compressed Sensing)中的一类重要数学问题。本文通过引入矩阵分解算法和结合多重惩罚项,对当前的低秩表示模型进行改进,从而提出一组新的低秩表示模型。本文使用多重交替方向法(ADMM)对改进的模型进行了求解,并具体给出了快速求解算法。在本文后面的数值实验中,我们将相关成果应用于数字图像的字典学习(Dictionary Learning)和低秩结构获取(Low-rank representation),并给出了具体的实验效果和相关算法的客观评估。本文在有关低秩表示模型和矩阵分解算法的研究上建立了关联性,相关成果为未来的低秩表示模型研究提供了良好的依据。
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