An implicit proximal method for motion segmentation
Übersetzter Titel:
Ein implizites Proximal-Verfahren zur Bewegungssegmentierung
Autor:
Tichmann, Karin Barbara
Jahr:
2015
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Mathematik
Betreuer:
Junge, Oliver (Prof. Dr.)
Gutachter:
Junge, Oliver (Prof. Dr.); Weickert, Joachim (Prof. Dr.); Steger, Carsten (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
TU-Systematik:
MAT 650d
Kurzfassung:
This thesis develops a new iterative method for a class of convex constrained optimization problems, which occur inter alia in imaging models based on variational approaches. The new method overcomes problems of established optimization methods, such as step size restrictions and resulting slow convergence. Convergence properties are derived, based on monotone operator theory. Numerical experiments, primarily on the application of real-time motion segmentation, for which suitable models are developed, show the performance of the new method.
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This thesis develops a new iterative method for a class of convex constrained optimization problems, which occur inter alia in imaging models based on variational approaches. The new method overcomes problems of established optimization methods, such as step size restrictions and resulting slow convergence. Convergence properties are derived, based on monotone operator theory. Numerical experiments, primarily on the application of real-time motion segmentation, for which suitable models are deve...
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Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit entwickelt einen neuen iterativen Algorithmus für eine Klasse konvexer Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen, die unter anderem bei Variationsmodellen aus der Bildverarbeitung auftreten. Das neue Verfahren überwindet Probleme von etablierten Methoden wo Schrittweitenbeschränkungen zu langsamer Konvergenz führen. Basierend auf der Theorie monotoner Operatoren werden Konvergenzeigenschaften entwickelt. Numerische Experimente, primär mit Modellen für Bewegungssegmentierung in Echtzeit, die in dieser Arbeit ebenfalls entwickelt werden, zeigen die Leistung des neuen Verfahrens.
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Diese Arbeit entwickelt einen neuen iterativen Algorithmus für eine Klasse konvexer Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen, die unter anderem bei Variationsmodellen aus der Bildverarbeitung auftreten. Das neue Verfahren überwindet Probleme von etablierten Methoden wo Schrittweitenbeschränkungen zu langsamer Konvergenz führen. Basierend auf der Theorie monotoner Operatoren werden Konvergenzeigenschaften entwickelt. Numerische Experimente, primär mit Modellen für Bewegungssegmentierung in Echtz...
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