所属单位：

理学院

发表刊物：

计算机应用研究（CSCD核心版)

关键字：

中文关键字：低秩矩阵恢复;鲁棒主成分分析;矩阵补全;低秩表示;增广拉格朗日乘子算法，英文关键字：low-rank matrix recovery; robust principal compone

摘要：

低秩矩阵恢复是获取高维数据低秩结构的一种非常有效的方法，对其设计可扩展的快速算法已成为当前研究的热点。本文将鲁棒主成分分析、矩阵补全和低秩表示统称为低秩矩阵恢复，并对近年来出现的低秩矩阵恢复算法进行了简要的综述。首先，讨论了鲁棒主成分分析的各种优化模型及相应的迭代算法。接着分析了矩阵补全问题及求解它的不精确增广拉格朗日乘子算法。然后介绍了低秩表示的优化模型及求解算法。最后指出了有待进一步研究的问题。

备注：

史加荣

第一作者：

杨威,魏宗田,郑秀云,史加荣

论文类型：

期刊论文

卷号：

卷：30

期号：

期：6

页面范围：

页：1601-1605

是否译文：

否

发表时间：

2013-06-01