Subspace Clustering with Priors via Sparse Quadratically Constrained Quadratic Programming
This paper considers the problem of recovering a subspace arrangement from noisy samples, potentially corrupted with outliers. Our main result shows that this problem can be formulated as a convex semi-definite optimization problem subject to an additional rank constrain that involves only a very sm...
Uloženo v:
| Vydáno v: | 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) s. 5204 - 5212 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Konferenční příspěvek |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
IEEE
01.06.2016
|
| Témata: | |
| ISSN: | 1063-6919 |
| 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!