Trust No One: Low Rank Matrix Factorization Using Hierarchical RANSAC

In this paper we present a system for performing low rank matrix factorization. Low-rank matrix factorization is an essential problem in many areas, including computer vision with applications in affine structure-from-motion, photometric stereo, and non-rigid structure from motion. We specifically t...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) S. 5820 - 5829
Hauptverfasser:	Oskarsson, Magnus, Batstone, Kenneth, Astrom, Kalle
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.06.2016
Schlagworte:	Computer vision Computers Indexes Manifolds Noise measurement Optimization Robustness
ISSN:	1063-6919
Online-Zugang:	Volltext
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