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IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2011), Prague : Tchèque, République (2011)
SRF: Matrix Completion Based on Smoothed Rank Function
Hooshang Ghasemi 1, Mohammadreza Malek-Mohammadi 1, Massoud Babaie-Zadeh 1, Christian Jutten 2
Collaboration M. Babaie-Zadeh, Sharif Univ. of Technology, Iran Collaboration(s)
(05/2011)

In this paper, we address the matrix completion problem and propose a novel algorithm based on a smoothed rank function (SRF) approximation. Among available algorithms like FPCA and OptSpace, there is no solution that can simultaneously cover wide range of easy and hard problems. This new algorithm provides accurate results in almost all scenarios with a reasonable run time. It especially has low execution time in hard problems where other methods need long time to converge. Furthermore, when the rank is known in advance and is high, our method is very faster than previous methods for the same accuracy. The main idea of the algorithm is based on a continuous and differentiable approximation of the rank function and then, using gradient projection approach to minimize it.
1 :  Department of Electrical Engineering - Tehran
Sharif University of Technology
2 :  Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab)
CNRS : UMR5216 – Université Joseph Fourier - Grenoble I – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – Université Stendhal - Grenoble III – Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology
Informatique/Traitement du signal et de l'image

Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image
Matrix completion – nuclear norm – Compressed Sensing – Sparse Signal Processing
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