論文の概要: Contaminated Images Recovery by Implementing Non-negative Matrix Factorisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04247v4
• Date: Mon, 1 May 2023 11:01:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 19:11:06.907345
• Title: Contaminated Images Recovery by Implementing Non-negative Matrix Factorisation
• Title（参考訳）: 非負行列分解による汚染画像の復元
• Authors: Pengwei Yang, Chongyangzi Teng and Jack George Mangos
• Abstract要約: 我々は,従来のNMF,HCNMF,L2,1-NMFアルゴリズムのロバスト性を理論的に検討し,ORLおよび拡張YaleBデータセットのロバスト性を示す実験セットを実行する。 これらの手法の計算コストのため、HCNMFやL2,1-NMFモデルのような最終モデルは、この研究のパラメータに収束しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Non-negative matrix factorisation (NMF) has been extensively applied to the problem of corrupted image data. Standard NMF approach minimises Euclidean distance between data matrix and factorised approximation. The traditional NMF technique is sensitive to outliers since it utilises the squared error of each data point, despite the fact that this method has proven effective. In this study, we theoretically examine the robustness of the traditional NMF, HCNMF, and L2,1-NMF algorithms and execute sets of experiments to demonstrate the robustness on ORL and Extended YaleB datasets. Our research indicates that each algorithm requires a different number of iterations to converge. Due to the computational cost of these approaches, our final models, such as the HCNMF and L2,1-NMF model, fail to converge within the iteration parameters of this work. Nonetheless, the experimental results illustrate, to some extent, the robustness of the aforementioned techniques.
• Abstract（参考訳）: 非負行列分解(NMF)は画像データの劣化問題に広く応用されている。 標準NMFアプローチは、データ行列と分解近似の間のユークリッド距離を最小化する。 従来のNMF技術は、この手法が有効であることが証明されたにもかかわらず、各データポイントの2乗誤差を利用するため、外れ値に敏感である。 本研究では,従来のNMF,HCNMF,L2,1-NMFアルゴリズムのロバスト性を理論的に検討し,ORLおよび拡張YaleBデータセットのロバスト性を示す実験セットを実行する。 我々の研究は、各アルゴリズムが収束するのに異なる回数の反復を必要とすることを示している。 これらのアプローチの計算コストのため、hcnmfやl2,1-nmfモデルのような最終的なモデルは、この作業のイテレーションパラメータ内に収束しない。 それでも、実験結果は、ある程度は、前述の技術の堅牢性を示している。

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