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fpc
- 基于改进的不动点迭代算法的低秩Gram矩阵的恢复，里面包括一个24983*101的真实数据库。-Fixed point and bregman iterative methods for matrix rank
Code_LowRankSaliency
- 通过恢复低秩矩阵得到显著性图，其中详细的运用了mean-shift算法，可以很好的了解mean-shift算法的使用，同时还包含了RPCA算法。-Significantly through the recovery of low rank matrix diagram, which detailed the use of mean-shift algorithm, can be a very good understanding of
RPCA基本原理介绍
- 该资料由马毅等人写的关于RPCA进行低秩矩阵恢复的PPT，详细清晰，非常具有参考价值
Recovery-from-compression
- 从压缩传感,秩最小化到低秩矩阵恢复_理论与应用-Recovery from compression feel low rank matrix _ theory and application
SpaRCS
- 主要介绍了一种新的恢复算法SpaRCS，可以从压缩测量值中恢复低秩和稀疏矩阵-Introduced a new recovery algorithm SpaRCS, the measured value can be recovered from the compressed low-rank and sparse matrix
backgroud-model2
- 针对传统背景建模存在的问题，文中基于低秩矩阵恢复原理，直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解，而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁，文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法，以得到更加有效的背景建模算法。基于 实际视频序列实验，结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。-In this paper，a novel method is pres
RPCA
- 基于低秩矩阵恢复的背景建模的目标检测代码-Based on the recovery of low-rank matrix background modeling target detection code
SVT
- SVT 低秩矩阵恢复，可用于稀疏表示、图像恢复(SVT for low rank matrix completion)
APGL
- 用于求解凸优化问题，恢复低秩密度矩阵问题(this matlab Algorithm can be used for the convey optimal problen, and also for the low-rank density matrix reconstruction)
SRF
- 一种低秩填充算法，SRF算法。通过低秩及相关性恢复矩阵数据。(Low rank filling algorithm)
Y_rootMusic_1127
- 自己试写的2014年杨东发表的阵列信号降采样低秩矩阵的恢复方法(direction finding based on matrix completion)
VBLRMat
- 矩阵填充，低秩矩阵恢复，鲁棒PCA，低秩矩阵分解，跟大牛学习(Matrix Completion and Low rank matrix restoration)
RASL_Code
- 低秩矩阵恢复对齐， 论文 Robust Alignment by Sparse and Low-Rank Decomposition for Linearly Correlated Images(Robust Alignment by Sparse and Low-Rank Decomposition for Linearly Correlated Images)
RPCA.txt
- 低秩矩阵恢复代码，MATLAB语言实现，应用于图像前景和背景相分离。(Low rank matrix recovery code, implemented in MATLAB language, is applied to image foreground and background separation.)
multi_scale_low_rank-master
- 采用ADMM算法对矩阵进行多尺度低秩稀疏分解(Low rank sparse decomposition of multiscale matrix)
IALM
- 不精确拉格朗日乘子法，也就是交替方向方法，可用于求解低秩矩阵恢复等问题。(Alternating direction methods, ADM;Inexact ALM, IALM)