文献记录(part78)--Structure-Constrained Low-Rank Representation

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词：不相交子空间，低秩表示(LRR)，半监督学习，子空间分割

Structure-Constrained Low-Rank Representation

摘要

低秩表示(LRR)及其变体得益于其在子空间分割中的有效性，在计算机视觉和模式识别中有许多应用，例如运动分割、图像分割、显著性检测和半监督学习。众所周知，标准LRR只能在所有子空间都是独立的假设下才能很好地工作。然而，这一假设在现实世界的问题中无法得到保证。

本文解决了这个问题，并提供了LRR的扩展，称为结构约束LRR (SC-LRR)，以分析多个不相交的子空间的结构，这是更普遍的真实视觉数据。我们证明了多个线性不相交子空间之间的关系可以通过一个预定义的权重矩阵由SC-LRR精确地揭示出来。

作为一个非平凡的副产品，我们还说明了超LRR可以应用于半监督学习。不同类型视觉问题的实验结果验证了该方法的有效性。

INTRODUCTION

近年来，子空间分割和半监督学习引起了广泛关注。给定从子空间的并集中提取的数据，子空间分割是根据它们从其中提取的子空间对数据进行聚类。它在计算机视觉[1]、[2]和图像处理[3]、[4]中有许多应用。在这个问题上已经付出了很多努力。

根据[5]中的调查，它们大致可以分为四类:

代数方法；
迭代方法；

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