Handbook of Robust Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition (eBook)

Applications in Image and Video Processing

Necdet Serhat Aybat, Thierry Bouwmans, El-hadi Zahzah (Herausgeber)

eBook Download: EPUB

2016
536 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-315-35353-1 (ISBN)

Handbook of Robust Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition: Applications in Image and Video Processing shows you how robust subspace learning and tracking by decomposition into low-rank and sparse matrices provide a suitable framework for computer vision applications. Incorporating both existing and new ideas, the book conveniently gives you one-stop access to a number of different decompositions, algorithms, implementations, and benchmarking techniques.Divided into five parts, the book begins with an overall introduction to robust principal component analysis (PCA) via decomposition into low-rank and sparse matrices. The second part addresses robust matrix factorization/completion problems while the third part focuses on robust online subspace estimation, learning, and tracking. Covering applications in image and video processing, the fourth part discusses image analysis, image denoising, motion saliency detection, video coding, key frame extraction, and hyperspectral video processing. The final part presents resources and applications in background/foreground separation for video surveillance.With contributions from leading teams around the world, this handbook provides a complete overview of the concepts, theories, algorithms, and applications related to robust low-rank and sparse matrix decompositions. It is designed for researchers, developers, and graduate students in computer vision, image and video processing, real-time architecture, machine learning, and data mining.

Erscheint lt. Verlag	20.9.2016
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Grafik / Design ► Digitale Bildverarbeitung
	Informatik ► Software Entwicklung ► Spieleprogrammierung
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Algebra
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Graphentheorie
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
ISBN-10	1-315-35353-9 / 1315353539
ISBN-13	978-1-315-35353-1 / 9781315353531

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