Adaptive Weighted Robust Principal Component Analysis1

计算机科学 主成分分析 稳健主成分分析 人工智能 算法 模式识别(心理学) 数学 稳健性(进化) 稀疏PCA 离群值 降维
作者
Zhengqin Xu,Yang Lü,Jiaxing Wu,Rui He,Shiqian Wu,Shoulie Xie
出处
期刊:Conference on Industrial Electronics and Applications 被引量:1
标识
DOI:10.1109/iciea48937.2020.9248290
摘要

Robust principal component analysis (RPCA) via the nuclear norm minimization (NNM) is a powerful tool for image processing problems. However, most of NNM methods only consider the number of non-zero singular values of the observation matrix, and ignore the different proportions of data information in different singular values, which are related to the exact rank of clean data and should be treated differently. In this paper, we propose an adaptive weighted RPCA to simultaneously preserve low-rank structure and restore the corrupted parts. In our method, the sum of weighted singular values is included in the objective function of minimization. We first estimate the rank of the clean data contained in the observation data by Gerschgorin disks method. Then the weights are adaptively updated by considering some singular values based on the estimated rank, thus both the number and size of the singular values are considered to recover the low-rank matrix with correct information. Experimental results show that the proposed adaptive weighted RPCA algorithm can achieve better performance under various conditions compared to the existing algorithms.
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