带限曲面上含噪点的恢复：核方法再探
计算机视觉与模式识别
2018-03-21 v2
摘要
我们引入一种连续域框架，用于恢复高维空间中曲面上的点，该曲面表示为带限函数的零水平集。我们表明曲面上点的指数映射满足湮灭关系，意味着它们位于有限维子空间中。利用该子空间性质推导采样条件，将保证从有限个点完美恢复曲面。我们依靠核范数最小化来利用映射的低秩结构，从含噪测量中恢复点。由于在极高维中直接估计曲面在计算上难以承受，我们提出一种使用“核技巧”的迭代重加权算法。该迭代算法揭示了与图信号处理中广泛使用的基于拉普拉斯算子的算法之间的深层联系；该理论与采样条件可作为图上信号离散-连续域处理的基础。
引用
@article{arxiv.1801.00890,
title = {Recovery of Noisy Points on Band-limited Surfaces: Kernel Methods Re-explained},
author = {Sunrita Poddar and Mathews Jacob},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.00890},
year = {2018}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1801.00886