An implicit proximal method for motion segmentation
Translated title:
Ein implizites Proximal-Verfahren zur Bewegungssegmentierung
Author:
Tichmann, Karin Barbara
Year:
2015
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Mathematik
Advisor:
Junge, Oliver (Prof. Dr.)
Referee:
Junge, Oliver (Prof. Dr.); Weickert, Joachim (Prof. Dr.); Steger, Carsten (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAT Mathematik
TUM classification:
MAT 650d
Abstract:
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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Translated abstract:
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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