New Robust Principal Component Analysis for Joint Image Alignment and Recovery via Affine Transformations, Frobenius and L2,1 Norms
المؤلف
المصدر
International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes an effective and robust method for image alignment and recovery on a set of linearly correlated data via Frobenius and L2,1 norms.
The most popular and successful approach is to model the robust PCA problem as a low-rank matrix recovery problem in the presence of sparse corruption.
The existing algorithms still lack in dealing with the potential impact of outliers and heavy sparse noises for image alignment and recovery.
Thus, the new algorithm tackles the potential impact of outliers and heavy sparse noises via using novel ideas of affine transformations and Frobenius and L2,1 norms.
To attain this, affine transformations and Frobenius and L2,1 norms are incorporated in the decomposition process.
As such, the new algorithm is more resilient to errors, outliers, and occlusions.
To solve the convex optimization involved, an alternating iterative process is also considered to alleviate the complexity.
Conducted simulations on the recovery of face images and handwritten digits demonstrate the effectiveness of the new approach compared with the main state-of-the-art works.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Likassa, Habte Tadesse. 2020. New Robust Principal Component Analysis for Joint Image Alignment and Recovery via Affine Transformations, Frobenius and L2,1 Norms. International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172700
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Likassa, Habte Tadesse. New Robust Principal Component Analysis for Joint Image Alignment and Recovery via Affine Transformations, Frobenius and L2,1 Norms. International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172700
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Likassa, Habte Tadesse. New Robust Principal Component Analysis for Joint Image Alignment and Recovery via Affine Transformations, Frobenius and L2,1 Norms. International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172700
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1172700
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