作者：张燕子空间分割低秩表示结构约束
摘要：低秩表示(LRR)及其扩展算法在子空间分割任务中表现出卓越的性能。在这些算法中,结构化低秩约束算法(SCLRR)因为其能够很好地使用数据集的结构信息而被证明是优于经典的LRR算法的。相对于LRR,SCLRR通过在其目标函数中引入新的结构化约束项来正确揭露数据集的结构信息。但是,新的约束项的引入的同时却给算法带来新的调节参数,而且新参数对算法的最终结果有着很大的影响。为了解决SCLRR中遇到的新参数难题,提出一种新的结构化低秩表示算法ISLRR。该算法将结构信息引入到LRR的等式约束中,从而避免SCLRR带来的新参数问题。相关的实验表明,ISLRR算法在解决不相交的子空间分割问题上简单且高效。
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