基于局部最佳拟合平面的随机混合线性建模
计算机视觉与模式识别
2012-10-08 v1
摘要
混合线性建模问题是在 D 维欧几里得空间中识别一组 d 维仿射集。例如，该问题出现在目标跟踪和运动恢复结构中。混合线性模型可被视为数据第二简单（仅次于线性）的流形模型。在本文中，我们将提出一种非常简单的几何方法用于混合线性建模，该方法基于选择一组最小化全局 l1 误差度量的局部最佳拟合平面。局部邻域的大小由 Jones 的 l2 beta 数自动确定；我们证明了在某些几何条件下，存在良好的局部邻域，并且我们的方法能够找到它们。我们还演示了如何使用该算法快速确定仿射子空间的数量。我们提供了广泛的实验证据，证明该算法在合成和真实混合线性数据上具有最先进的精度和速度。
引用
@article{arxiv.1005.0858,
title = {Randomized hybrid linear modeling by local best-fit flats},
author = {Teng Zhang and Arthur Szlam and Yi Wang and Gilad Lerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1005.0858},
year = {2012}
}
备注
To appear in the proceedings of CVPR 2010