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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on multimedia Jg. 23; S. 1225 - 1238
Hauptverfasser: Xu, Ruotao, Xu, Yong, Quan, Yuhui
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Piscataway IEEE 2021
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:
ISSN:1520-9210, 1941-0077
Online-Zugang:Volltext
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