基于低秩与稀疏矩阵分解的鲁棒旋转同步
计算机视觉与模式识别
2019-02-05 v2
摘要
本文处理旋转同步问题，该问题出现在3D点集的全局配准以及运动恢复结构（structure from motion）中。该问题以前所未有的方式被表述为“低秩与稀疏”矩阵分解，可同时处理离群点和缺失数据。还提出了一种称为R-GoDec的最小化策略，并在模拟和真实数据上针对最先进（state-of-the-art）算法进行了实验评估。结果表明，R-GoDec在鲁棒算法中速度最快。
引用
@article{arxiv.1505.06079,
title = {Robust Rotation Synchronization via Low-rank and Sparse Matrix Decomposition},
author = {Federica Arrigoni and Andrea Fusiello and Beatrice Rossi and Pasqualina Fragneto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.06079},
year = {2019}
}
备注
The material contained in this paper is part of a manuscript submitted to CVIU