面向含噪流图像的快速一致稀疏性估计
统计方法学
2023-10-03 v1
摘要
尽管图像监测方面已有丰富工作，仍缺乏数据驱动工具来指导从业者选择适当的监测流程。任意选择引起的潜在模型失配可能使经验检测延迟偏离其理论分析并偏倚预后。在图像监测中，潜在异常的稀疏性是许多监测流程开发高度依赖的属性之一。本文提出一种计算友好的稀疏性指标，即修正 Hoyer 指标，用于估计受噪声干扰的潜在异常的稀疏性。我们从理论上证明了所构造稀疏性指标的一致性。我们通过仿真验证了一致性并展示了对噪声的鲁棒性。我们还提供了如何利用所提稀疏性指标指导实际应用的见解。
引用
@article{arxiv.2310.01238,
title = {Quick and Consistent Sparsity Estimation for Streaming Images with Noise},
author = {Tingnan Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.01238},
year = {2023}
}