Stability of Lagrangian Duality for Nonconvex Quadratic Programming Solution Methods and Applications in Computer Vision

Résumé : L'étude de la stabilité de la dualité Lagrangienne relative au problème de minimisation d'une forme quadratique non convexe sur une boule euclidienne est présentée. Elle permet d'établir les caractérisations complètes des solutions optimales globales du problème. Pour la résolution duquel nous proposons deux algorithmes globaux de type primal-dual basés sur ces résultats théoriques. Une des applications importantes de ces algorithmes concerne le calcul d'un pas de déplacement dans les méthodes de région de confiance qui sont reconnues très robustes et performantes pour les problèmes d'optimisation non linéaire. Nous discutons aussi des modélisations mathématiques des problèmes importants rencontrés en Vision par Ordinateur. La plupart peuvent être formulés comme un problème de moindres carrés non linéaires. Finalement une méthode pratique de région de confiance est proposée pour ces problèmes qui semble très bien adaptée à nos applications.
Type de document :
Rapport
[Research Report] 1996, pp.35
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Soumis le : mardi 3 mai 2011 - 09:14:43
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Citation

Pham-Dinh Tao, Thai-Quynh Phong, Radu Horaud, Long Quan. Stability of Lagrangian Duality for Nonconvex Quadratic Programming Solution Methods and Applications in Computer Vision. [Research Report] 1996, pp.35. 〈inria-00590068〉

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