Factorized Tensor Dictionary Learning for Visual Tensor Data Completion

This paper aims at developing a dictionary-learning-based method for completing the visual tensor data with missing elements. Traditional dictionary learning approaches suffer from very high computational costs when processing high-dimensional tensor data. Some existing approaches for acceleration i...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on multimedia Ročník 23; s. 1225 - 1238
Hlavní autoři:	Xu, Ruotao, Xu, Yong, Quan, Yuhui
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Analytical models Constraints Convolution Convolutional codes convolutional sparse coding Dictionaries Encoding Factorization factorized dictionary learning Learning Machine learning Orthogonality Tensile stress tensor completion Tensor dictionary learning Tensors Visualization
ISSN:	1520-9210, 1941-0077
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!