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  Scalable Robust Principal Component Analysis using Grassmann Averages

Hauberg, S., Feragen, A., Enficiaud, R., & Black, M. J. (2016). Scalable Robust Principal Component Analysis using Grassmann Averages. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 38(11), 2298-2311. doi:10.1109/TPAMI.2015.2511743.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-208D-5 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-592D-1
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Hauberg, S.1, Autor
Feragen, A.1, Autor
Enficiaud, Raffi2, Autor           
Black, M. J.2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Black
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2015-12-232016-11-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Hauberg:PAMI:2015
DOI: 10.1109/TPAMI.2015.2511743
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
  Andere : IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York : IEEE Computer Society.
Seiten: - Band / Heft: 38 (11) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 2298 - 2311 Identifikator: ISSN: 0162-8828
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925479551