Iterative Reconstrained Low-Rank Representation via Weighted Nonconvex Regularizer
Benefiting from the joint consideration of geometric structures and low-rank constraint, graph low-rank representation (GLRR) method has led to the state-of-the-art results in many applications. However, it faces the limitations that the structure of errors should be known a prior, the isolated cons...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | IEEE access Jg. 6; S. 51693 - 51707 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Piscataway
IEEE
01.01.2018
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2169-3536, 2169-3536 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!