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| 基于分层鲁棒主成分分析的运动目标检测 | |
| 引用本文： | 仓园园,孙玉宝,刘青山.基于分层鲁棒主成分分析的运动目标检测[J].计算机辅助设计与图形学学报,2014(4):537-544. |
| 作者姓名： | 仓园园 孙玉宝 刘青山 |
| 摘 要： | 针对鲁棒主成分分析(RPCA)模型未能有效地利用运动目标时空连续性先验,容易将背景中的动态细节误判为运动目标的问题,提出了基于分层RPCA的运动目标检测方法.第一层RPCA模型对下采样的低分辨视频进行快速分解,动态地估计可能的运动区域,并利用时空域3D全变差模型来去除稀疏成分中的非结构化的背景扰动,确定显著的运动目标区域,生成运动区域map;第二层构建加权的RPCA模型,根据估计的运动区域map对候选前景进行阈值加权,鲁棒地检测运动目标,得到清晰完整的前景.实验结果证明,该方法能够有效地处理复杂动态背景的运动目标检测. |
| 关 键 词： | 运动目标检测 加权鲁棒主成分分析模型 D全变差模型 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |