基于迹范数的L1-PCA算法

• 作者: 刘丽敏 廖志芳 樊晓平
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 迹范数 增强拉格朗日乘子 闭合形式解 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 199-202,209
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.04.046

摘要

L1-PCA相比传统的主成分分析(PCA)更具鲁棒性,但是L1-PCA算法存在很多局部最优解且秩约束计算较为复杂.为此,提出一种基于迹范数的L1-PCA算法.利用迹范数近似代替矩阵的秩,以解决秩约束存在很多局部最优解的问题,采用基于增强拉格朗日乘子的方法对算法求解,并将其应用于图像的降噪处理.实验结果表明,利用该算法降噪后的图像轮廓清晰、同类图像特征明显趋同.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊晓平	中南大学信息科学与工程学院	236	3229	28.0	45.0
5	廖志芳	中南大学软件学院	65	468	12.0	19.0
6	刘丽敏	中南大学信息科学与工程学院	13	89	6.0	9.0