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摘 要 : 经 典 的 鲁 棒 主 成 分 分 析 ( Robust Principal Component Analysis, RPCA) 目 标 检 测 算 法 使 用 l 1 范 数 逐 一 判
4 Q/ K& C3 j, K8 Z4 _, J* t8 A( k别 每 一 像 素 点 是 否 属 于 运 动 目 标 , 未 能 考 虑 到 运 动 目 标 在 空 间 分 布 的 连 续 性 , 不 利 于 提 升 运 动 目 标 检 测 的 鲁 棒 性 . 本
8 ]- b- v( U r文 提 出 了 一 种 基 于 l 0 群 稀 疏 RPCA 模 型 的 运 动 目 标 检 测 方 法 . 首 先 运 用 Ncuts 算 法 进 行 区 域 过 分 割 , 生 成 多 个 同 性 区
+ `. k: l4 ] C' U域 , 将 其 作 为 群 稀 疏 约 束 的 分 组 信 息 ; 第 二 步 构 造 基 于 l 0 群 稀 疏 RPCA 模 型 , 运 用 群 稀 疏 准 则 判 别 过 分 割 后 的 各 同 性+ e9 P& x- V( |) t( I
区 域 是 否 为 运 动 目 标 , 采 用 交 替 方 向 乘 子 算 法 对 模 型 进 行 快 速 求 解 , 约 束 过 分 割 形 成 的 同 性 区 域 具 有 相 同 检 测 结 果 ,
$ j3 I; v; S0 s8 [4 I) X% k进 而 将 背 景 环 境 和 运 动 前 景 分 离 , 能 够 更 加 准 确 地 度 量 运 动 目 标 的 区 域 边 界 , 且 对 复 杂 的 背 景 扰 动 更 加 鲁 棒 , 达 到 了
. E3 H9 H9 c4 b/ ^运 动 目 标 鲁 棒 检 测 的 目 的 .! I. ^. U/ J% o
关 键 词 : RPCA 模 型 ; l 0 群 稀 疏 ; 过 分 割 ; 交 替 方 向 乘 子 法 ; 运 动 目 标 检 测
, Z% e7 s. Q3 O8 m* f2 H2 I. K' n0 J- g! O2 f) @8 F, a' v' X: `
运动目标检测的l0群稀疏RPCA模型及其算法.pdf
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