主题：Low-rank tensor completion using parallel matrix factorization with interpreted factor regularizers

主讲人：电子科技大学赵熙乐研究员

主持人：经济数学学院车茂林博士

时间：2019年4月4日（星期四）上午10:30-11:30

地点：西南财经大学柳林校区通博楼B412会议室

主办单位：经济数学学院科研处

报告人简介：

赵熙乐，电子科技大学研究员，入选四川省学术和技术带头人后备人选和电子科技大学百人计划。主要从事图像处理问题的数学建模与高性能算法研究；作为负责人主持国家自然科学基金面上项目和青年项目等。在SIAM J. Imaging Sci.和SIAM J. Sci. Comput.、IEEE Trans. Image Process.、IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.、IEEE J-STARS和CVPR等发表学术论文40余篇。研究成果2013年获四川省科技进步一等奖（自然科学类），2015年获四川省科技进步一等奖（科技进步类），2013年获第四届中国计算数学学会青年优秀论文竞赛二等奖。

主要内容：

In this talk, we discuss the low-rank tensor completion (LRTC) problems. To address such LRTC problems, we propose the parallel matrix factorization with interpreted factor regularizers (e.g., the local smoothness and nonlocal similarity regularizers). Moreover, we further develop an efficient proximal alternating minimization algorithm to tackle the proposed model. The convergence of the numerical scheme is theoretically guaranteed under some mild conditions. Numerical examples of synthetic and real data are reported to demonstrate the effectiveness of the proposed model and the efficiency of the proposed numerical scheme.