{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,5,7]],“日期-时间”:“2024-05-07T08:31:00Z”,“时间戳”:1715070660371},“引用-计数”:33,“出版商”:“爱思唯尔BV”,“问题”:“10”,“许可证”:[{“开始”:}“日期-零件”:[[2014,10,1]],”日期-时间“:”2014-10-01T00:00:00Z“,”时间戳“:1412121600000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.elsevier.com\/tdm\/userlicense\/1.0\/”}],“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100001809”,“名称”:“国家自然科学基金会”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“奖项”:[“61203273”]},{“DOI”:“1013039\/1000004343”,“name”:“3M”,“DOI-asserted”by“:”publisher“}],”content-domain“:{”domain“:[”elsevier.com“,”sciencedirect.com“],“交叉标记限制”:true},“短容器标题”:[“图像和视觉计算”],“已出版印刷品”:{“日期部分”:[[2014,10]]},“DOI”:“10.1016\/j.imavis.204.02.015”,“类型”:“期刊文章”,“创建”:{“日期部分”:[[2014,3,15],“日期时间”:“2014-03-15T04:45:24Z”,“时间戳”:1394858724000},“页面”:“800-813”,“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1016\/elsevier_cm_policy”,“source”:“Crossref”、“is-referenced-by-count”:40,“title”:[“稳健图像对齐的迭代格拉斯曼优化”],“前缀”:“10.1016”,“卷”:“32”,“作者”:[{“ORCID”:”http://\/ORCID.org\/00000-0003-1671-2283“,”authenticated-ORCID“:false,”给定“:”Jun“,”family“:”He“,”sequence“:“第一个”,“affiliation”:[]},{“given”:“Dejiao”,“family”:“Zhang”,“sequence”:“additional”,“affaliation”(附属):[]{“fixed”:“Laura”,“家人”:“Balzano”,“序列”:“additional”、“affidiation”:“[]}.,{”given“Tao”:“Tao”、“family:”、“sequencement”:“extendated”、“atriation”:[]}],“member”:“78”,“reference”:[{“key”:”10.1016\/j.imavis。2014.02.015_bb0005“,“作者”:“Odio”},{“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0010”,“author”:“Instagram”},{“key”:“10.116\/j.imavis.2014.102.15_bb001”,“series-title”:“Cameras Make Chicago Most Closely Watched U.S.City”,“author”:“Babwin”,“year”:“2010”}、{“key”:”10.1016\/j.idavis.2014.020.15_b0020“,”article-title“:”伦敦的中央电视台“,”卷“:“6”,“作者:“McCahill”,“年份”:“2002”},{“问题”:“3”,“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0025”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“11:1”,《doi》:“10.1145\/1970392.1970395”,“article-title”:“稳健主成分分析?_bb0030“,”系列标题“:“计算机视觉和模式识别(CVPR),2012 IEEE会议”,“首页”:“1568”,“文章标题”:“子采样视频中在线前景和背景分离的格拉斯曼增量梯度”,“作者”:“何”,“年份”:“2012”},{“键”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0035”,“series-title”:“信号、系统和计算机(ASILOMAR),2010年第四十四届ASILOMAR会议会议记录”,“首页”:“1925”,“文章标题”:“稳健主成分分析的稀疏性控制”,“作者”:“Mateos”,“年份”:“2010”},{“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0040”,“series-title”:“机器人与自动化(ICRA)”,2011 IEEE国际会议,“首页”:“4234”,“article-title”:“健壮背景建模的字典学习”,“作者”:“Sivalingam”,“年份”:“2011”},{“问题”:“1\u20133”,“关键”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.15_bb0045”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“第一页”:”117“,“doi”:“101023\/A:1023709501986”,“文章-标题”:“健壮子空间学习框架”,“卷”:“54”,“作者”:“De la Torre”,“年份”:“2003年”,“期刊标题”:“国际计算机杂志”。视觉。},{“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0050”,“series-title”:“图像处理,2008。ICIP 2008。第15届IEEE国际会议”,“首页”:“229”,“文章标题”:“不稳定相机的运动检测”,“作者”:“Jodoin”,“年份”:“2008”},{“问题”:“10”,“关键”:“10.1016\/j.imavis.2014.02015_bb0055”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“第一页”:”1390“doi”:“101109\/TCSVT.2011.2162689”,”文章标题“:”用于视频稳定的鲁棒图像对齐算法”,“卷”:“21”,“作者”:“Puglishi”,“年份”:“2011年”,“新闻标题”:“IEEE Trans。循环。系统。视频技术。“},{”key“:”10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0060“,”series-title“:“Sandia Report SAND2009-5546”,“first page”:“1”,“article-title”:“高抖动下的鲁棒实时变化检测”,“author”:“Simonson”,“year”:“2009”},“{”密钥“:”10.0016\/j.imavis.2014.02.015_bb0065“,”series-title“:”部分信息中的在线鲁棒子空间跟踪“,”author“:”He“,“”年份“:”2011“},{“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0070”,“series-title”:“计算机视觉和模式识别(CVPR),2010 IEEE会议”,“首页”:“763”,“article-title”:”Rasl:线性相关图像的稀疏低阶分解鲁棒对齐“,“author”:“Peng”,“year”:“2010”},}“issue”:“11”,“key“:”10.1016\/j.imavis.2014.002.015_bb0075“,”doi断言者“:”crossref“,”首页“:”2233“,”doi“:”10.1109\/TPAMI.2011.282“,”文章标题“:”Rasl:线性相关图像的稀疏和低秩分解的鲁棒对齐“,”卷“:”34“,”作者“:”彭“,”年份“:”2012“,”期刊标题“:”模式分析“。机器。智力。,IEEE传输。“},{”issue“:”1“,”key“:”10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0080“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1”,”doi“:”101007\/s11263-012-0515-x“,”article-title“:”Tilt:“transform invariant low rank textures”,“volume”:“99”,“author”:“Zhang”,“year”:“2012”,“journal-title”:“Int.j.Compute.Vis.”},”{“issue”:“2”,“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0085”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”372“,”doi“:”10.1109\/TPAMI.2011.112“,”article-title“:”Toward a practical face recognition system:”robust alignment and illumination by sparse representation“,”volume“:“34”,”author“:”Wagner“,”year“:”2012“,”journal-title”:“Pattern Ana”。机器。智力。,IEEE传输。},{“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0090”,“series-title”:“计算机视觉,2007。ICCV 2007。IEEE第十一届国际会议,“首页”:“1”,“文章标题”:“复杂图像的无监督联合对齐”,“作者”:“黄”,“年份”:“2007”},{“问题”:“2”,“关键”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0095”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页面”:“236”,“doi”:“101109\/TPAMI.2006.34”,“论文标题”:通过连续关节校准的数据驱动图像模型”,“卷”:“28”,“作者”:“Learnd-Miller”,“年份”:“2006”,“期刊标题”:“模式分析”。机器。智力。,IEEE传输。},{“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0100”,“series-title”:“计算机视觉与模式识别,2008。CVPR 2008。IEEE会议关于“,”首页“:”1“,”文章标题“:”图像无监督对齐的最小二乘凝聚“,”作者“:”考克斯“,”年份“:”2008“},{“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0105”,“series-title”:“计算机视觉,2009 IEEE第十二届国际会议”,“首页”:“1949”,“文章标题”:“大量图像的最小二乘凝聚”,“author”:“Cox”,“year”:“2009”},{“issue”:“2”,“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0110”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first-page:”572“,”doi“:”10.1137\/090761793“,”article-title“:”矩阵分解的秩和部分不相干“,”volume“:”21“,”author“:”Chandrasekaran“,”year“:”2011“,”《新闻标题》:“SIAM J.Optim。“},{”key“:”10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0115“,”series-title“:”计算机视觉与模式识别(CVPR),2012 IEEE会议“,”首页“:”1808“,”article-title“:“通过迭代凸优化实现在线鲁棒图像对齐”,”author“:”Wu“,”year“:”2012“}”,{“key”:“10.1016\\j.imavis.2014.02.015_bb0120”,“series-ttle”:“”通信、控制和计算(Allerton),2010年第48届Allerton年会,“首页”:“704”,“文章标题”:“从高度不完整信息在线识别和跟踪子空间”,“作者”:“Balzano”,“年份”:“2010”},{“问题”:“8”,“关键”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0125”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“第一页”:1327”,“DOI”:“10.1109\/5.58320”,“文章标题”:“跟踪信号处理中的几个极端奇异值和向量”,“卷”:“78”,“作者”:“Comon”,“年份”:“1990”,“期刊标题”:“Proc。IEEE“},{”issue“:”2“,”key“:”10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0130“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”303“,”doi“:”101137\/S089579895290954“,”article-title“:”正交约束算法的几何“,”volume“:“20”,“author”:“Edelman”,“year”:“1998”,“journal-title”:“SIAM j.Matrix Anal.Appl.”},{“密钥”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0135“,“series-title”:“凸优化的增量梯度、次梯度和近似方法:一项调查,技术代表LIDS-P-2848,麻省理工学院信息和决策系统实验室”,“author”:“Bertsekas”,“year”:“2010”},{“issue”:“1”,“key”:“10.1016//j.imavis.2014.02.015_bb0140”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页“:”1“,”DOI“:”10.1561 \/220000016“,”文章标题“:”乘数交替方向方法的分布式优化和统计学习“,”卷“:”3“,”作者“:”博伊德“,”年份“:”2011“,”新闻标题“:“发现。趋势马赫数。学习。“},{”key“:”10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0145“,”series-title“:”凸优化“,”author“:”Boyd“,”year“:”2004“}、{”密钥“:”101016\/j.imavis.2014.02.015_bb0150“,”series-title“:“非线性规划,雅典娜科学”、“author”:“Bertsekas”、“year”:“2004”}、“key”:“10.1016\/j.idavis.2014.015_bb055”“,”series-title“:”欧洲计算机视觉会议论文集,2018Real-Life\u2019 Images:Detection,Alignment,and Recognition中的人脸研讨会,“article-title”:“野外标记的人脸:研究无约束环境中人脸识别的数据库”,“author”:“Huang”,“year”:“2008”},{“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.02.015_bb0160”,“series-title“:”人脸和手势识别(FG),2013 IEEE第十届会议,“article-title”:“稳健图像对齐的迭代在线子空间学习”,“author”:“He”,“year”:“2013”},{“issue”:“3”,“key”:“10.1016\/j.imavis.2014.015_bb0165”,“doi-asserted-by”:“crossref”,《first page》:“697”,“doi”:“101109\/TPAMI.2012.144”,“article-title:”特殊流形上视觉信号的时空对齐”,“卷”:“35”,“作者”:“李”,“年份”:“2013年”,“期刊标题”:“模式分析”。机器。智力。,IEEE传输。“}],”container-title“:[”Image and Vision Computing“],”original-title”:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S0262885614000523?httpAccept=text\/xml“,”content-type“:”text\/.xml“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},”{“URL”:“”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S0262885614000523?httpAccept=text\\/plain”,“内容类型”:“text\\/plain”,“内容版本”:“vor”,“预期应用程序”:“文本挖掘”}],“已存储”:{“日期部分”:[[2018,10,6]],“日期时间”:“2018-10-06T03:22:44Z”,“时间戳”:1538796164000},“分数”:1,“资源”:{“主要”:{“URL”:“https://linkinghub.elsevier.com/retrieve\\/pii\\S0262885614000523”},“副标题”:[],“shorttitle“:[],”issued“:{”date-parts“:[[2014,10]]},”references-count“:33,”journal-sissue“:{“issue”:“10”,“published-print”:{“date-parts”:[[2014,10]]}},“alternative-id”:[“S0262885614000523”],“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.1016\/j.imavis.2014.02.015”,“relation”:{},《ISSN》:[”0262-8856“],”ISSN-type“:[{”value“:”0262-8866“,”type“:”print“}],”subject“:[],“published“:{“date-parts”:[[2014,10]]},“assertion”:[{“value”:“Elsevier”,“name”:“publisher”,“label”:“This article is maintained by”},{“value”:“Iterative Grassmannian optimization for robust image alignment”,“name:”articletite“,”label“:”article Title“},”value“:”image and Vision Computing“,”name“:”journaltitle“,”标签“:”Journal Titlehttps:\/\/doi.org\/10.1016\/j.imavis.2014.02.015“,”name“:”articlelink“,”label“:”CrossRef doi link to publisher maintained version“},”{“value”:“article”,“name”:“content_type”,“label”:“content-type”},{“value”:“Copyright\u00a9 2014 Elsevier B.V.保留所有权利。”,“name”:“Copyright”,“table”:“版权所有”}]}