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矩陣分解是計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)分析工具。近年來，矩陣分解的概率模型已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。現(xiàn)有的概率矩陣分解一般將數(shù)據(jù)矩陣分解為兩個低秩矩陣之積，這可能會限制該模型的靈活性和實(shí)用性。為此，提岀了魯棒概率矩陣三分解模型（RPMI）。該模型將數(shù)據(jù)矩陣分解為三個矩陣的乘積，并考慮了其魯棒性。在模型求解時，先將拉普拉斯分布進(jìn)行分層表示;再采用基于極大后驗(yàn)估計(jì)的策略，設(shè)計(jì)了一種條件期望最大化算法。在實(shí)驗(yàn)中，將魯棒概羍矩陣三分解應(yīng)用到圖像去噪和視頻背景建模中，結(jié)果證實(shí)了所提方法的可行性與有效性。
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