1、Principal Component Pursuit(PCP)

1.1 PCP:

minX,E12∥Z−X−E∥2F+λ1∥X∥∗+λ2∥E∥1

1.2 Iterative optimization methods:

Accelerated Proximal Gradient(APG)
Augmented Lagrangian Multiplier(ALM)

Difficulty applied to Online: nuclear norm tightly couples the samples and thus the samples have to be processed simultaneously.

2、OR-PCA

An equivalent form of the nuclear norm:

∥X∥∗=infL∈Rp×r,R∈Rn×r{12∥L∥2F+12∥R∥2F:X=LRT}

where rank(X) is upper bounded by r.
L∈Rp×r: denote the basis of the low-dimensional subspace.
R∈Rn×r: the coefficients of the samples w.r.t. the basis.

minL∈Rp×r,R∈Rn×r12∥Z−LRT−E∥2F+λ12(∥L∥2F+∥

R∥2F)+λ2∥E∥1

Equivalent to minize empirical cost function:

fn(L)≜1n∑i=1nℓ(zi,L)+λ12n∥L∥2F
where the loss function for each sample is defined as:
ℓ(zi,L)≜minr,e12∥zi−Lr−e∥22+λ12∥r∥22+λ2∥e∥1
Expected cost over all the samples:
f(L)≜Ez[ℓ(z,L)]=limn→∞fn(L)

OR-PCA algorithm: Develop a stochastic optimization algorithm to processes one sample per time instance.

minimize the empirical cost function to updater, and e:

fn(L)≜1n∑i=1nℓ(zi,L)+λ12n∥L∥2F
where ℓ(zi,L) is:
ℓ(zi,L)=minr,e12∥zi

視訊前背景分離論文之（1） Online Robust PCA via Stochastic Optimization

1、Principal Component Pursuit(PCP)

1.1 PCP:

1.2 Iterative optimization methods:

2、OR-PCA

視訊前背景分離論文之（1） Online Robust PCA via Stochastic Optimization

轉載：全局拉普拉斯平滑之（1）Strucutre extraction from texture via relative total variation及稀疏矩陣求解

自然場景文字處理論文整理（1）Spatial Transformer Networks

大資料之（1）Centos7上搭建全分散式Hadoop叢集

行為識別論文整理（1）

Distillation論文總結（1）Do Deep Nets Really Need to be Deep?

Paper Reading 之（1）AlexNet

推薦系統論文筆記（1）:Hybrid Recommender Systems:Survey and Experiments

KNN程式碼分析 - 之（1）相親決策

論文筆記（1）--（YOLOv2）YOLO9000：Better，Faster，Stronger

燕姐的 Linux 私房菜之（1）—— Linux 簡介

一步步從後端渲染到前後端分離經驗分享（1）

Linux 命令之（1）幫助命令之help

從零開始搭建大資料平臺系列之（1）——環境準備

linux核心中的GPIO系統之（1）：軟體框架

Android音視訊學習——Camera2官方demo解析（1）

word2vec 中的數學原理背景知識詳解（1）

CFNet視訊目標跟蹤原始碼執行筆記（1）——only tracking

排序系列之（1）歸併排序及C語言實現

機器學習之（1）——學習樸素貝葉斯-三種模型理論+python程式碼程式設計例項

視訊前背景分離論文之（1） Online Robust PCA via Stochastic Optimization

1、Principal Component Pursuit(PCP)

1.1 PCP:

1.2 Iterative optimization methods:

2、OR-PCA

相關推薦