低等级的子空间聚类favarocvpr11

应用背景几何结构分析是进行数据处理的重要基础，已经被广泛应用在人脸识别、手写体数字识别、图像分类、等模式识别和数据分类问题，以及图象分割、运动分割等计算机视觉问题（人脸识别、图像分类、运动分割等实例见下文）中。关键技术通过对子空间表示系数矩阵的研究，有些学者在求解子空间表示系数矩阵时，引入核范数（一个矩阵的核范数是指矩阵的所有奇异值的加和）约束，希望通过系数矩阵的低秩要求得到更好的数据的子空间表示。文章[ 4 ]给出了低秩表示模型的闭解且理论上保证了当子空间独立且数据采样充分的情况时，低秩表示可以得到块对角的解这个结论基本保证了低秩表示方法在解决独立子空间分割问题的有效性。