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LIVRES NUMÉRIQUES
Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization - OMAR OREIFEJ - MUBARAK SHAH

Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization

Titre de l'éditeur : Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization

OMAR OREIFEJ
MUBARAK SHAH

 
117,89 $
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EN SAVOIR PLUS Résumé

Various fundamental applications in computer vision and machine learning require finding the basis of a certain subspace. Examples of such applications include face detection, motion estimation, and activity recognition. An increasing interest has been recently placed on this area as a result of significant advances in the mathematics of matrix rank optimization. Interestingly, robust subspace estimation can be posed as a low-rank optimization problem, which can be solved efficiently using techniques such as the method of Augmented Lagrange Multiplier. In this book, the authors discuss fundamental formulations and extensions for low-rank optimization-based subspace estimation and representation. By minimizing the rank of the matrix containing observations drawn from images, the authors demonstrate  how to solve four fundamental computer vision problems, including video denosing, background subtraction, motion estimation, and activity recognition.


Détails
Prix : 117,89 $
Catégorie :
Auteur :  OMAR OREIFEJ
MUBARAK SHAH
Titre : Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization
Date de parution : mars 2014
Éditeur : LIVRES NUMÉRIQUES DIVERS
Sujet : NUL DIVERS
ISBN : 9783319041841 (3319041843)
Référence Renaud-Bray : 3069527
No de produit : 3069527
Droits numériques
Format : EPUB
Disponibilité : Canada, consultez la liste des pays autorisés.
Gestion des droits numériques : Adobe DRM
Entrepôt numérique : NUMILOG
Nombre d'appareils autorisés : 3
Nombre de copier/coller : 0
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Robust Subspace Estimation Using Low-Rank Optimization , OREIFEJ , OMAR*SHAH , MUBARAK
© LIVRES NUMÉRIQUES DIVERS 2014