LogDet Rank Minimization with Application to Subspace Clustering
المؤلفون المشاركون
Kang, Zhao
Peng, Chong
Cheng, Jie
Cheng, Qiang
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-07-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Low-rank matrix is desired in many machine learning and computer vision problems.
Most of the recent studies use the nuclear norm as a convex surrogate of the rank operator.
However, all singular values are simply added together by the nuclear norm, and thus the rank may not be well approximated in practical problems.
In this paper, we propose using a log-determinant (LogDet) function as a smooth and closer, though nonconvex, approximation to rank for obtaining a low-rank representation in subspace clustering.
Augmented Lagrange multipliers strategy is applied to iteratively optimize the LogDet-based nonconvex objective function on potentially large-scale data.
By making use of the angular information of principal directions of the resultant low-rank representation, an affinity graph matrix is constructed for spectral clustering.
Experimental results on motion segmentation and face clustering data demonstrate that the proposed method often outperforms state-of-the-art subspace clustering algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kang, Zhao& Peng, Chong& Cheng, Jie& Cheng, Qiang. 2015. LogDet Rank Minimization with Application to Subspace Clustering. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057762
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kang, Zhao…[et al.]. LogDet Rank Minimization with Application to Subspace Clustering. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057762
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kang, Zhao& Peng, Chong& Cheng, Jie& Cheng, Qiang. LogDet Rank Minimization with Application to Subspace Clustering. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057762
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057762
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر