基于lP范数的非凸低秩张量最小化

作者：苏雅茹^*; 刘耿耿; 刘文犀; 朱丹红

来源：模式识别与人工智能, 2019, 32(06): 494-503.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201906002

• 低秩张量恢复
• 非凸惩罚函数
• lp范数
• 迭代加权核范数算法(IRNN)

在低秩矩阵、张量最小化问题中,凸函数容易求得最优解,而非凸函数可以得到更低秩的局部解.文中基于非凸替换函数的低秩张量恢复问题,提出基于lp范数的非凸张量模型.采用迭代加权核范数算法求解模型,实现低秩张量最小化.在合成数据和真实图像上的大量实验验证文中方法的恢复性能.