鲁棒概率矩阵三分解

作     者：史加荣 陈姣姣 SHI Jiarong;CHEN Jiaojiao

作者机构：省部共建西部绿色建筑国家重点实验室/西安建筑科技大学西安710055 西安建筑科技大学理学院西安710055 

基　　金：中国博士后科学基金No.2017M613087 国家自然科学基金No.61403298 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2020年第14卷第7期

页      码：1251-1260页

摘      要：矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中经常使用的数据分析工具。近年来,矩阵分解的概率模型已成为人们关注的焦点。现有的概率矩阵分解一般将数据矩阵分解为两个低秩矩阵之积,这可能会限制该模型的灵活性和实用性。为此,提出了鲁棒概率矩阵三分解模型(RPMTF)。该模型将数据矩阵分解为三个矩阵的乘积,并考虑了其鲁棒性。在模型求解时,先将拉普拉斯分布进行分层表示;再采用基于极大后验估计的策略,设计了一种条件期望最大化算法。在实验中,将鲁棒概率矩阵三分解应用到图像去噪和视频背景建模中,结果证实了所提方法的可行性与有效性。

主 题 词：矩阵三分解 概率矩阵分解 期望最大化 极大后验估计 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1673-9418.1905065

馆 藏 号：203945285...