时空RPCA在复杂场景下的运动目标检测

张超婕; 余勤

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cqvip:在复杂动态背景下,鲁棒主成分分析模型(RPCA)容易将背景中动态背景误判为前景运动目标,导致运动目标检测精度不高。为解决该问题,提出一种基于非凸加权核范数的时空低秩RPCA算法。使用非凸加权核范数替代传统的核范数进行低秩约束,在观测矩阵上通过拉普拉斯特征映射得到时空图拉普拉斯矩阵,将得到的时空图拉普拉斯矩阵嵌入低秩背景矩阵以保持背景对噪声和离群值的鲁棒性。实验结果表明,所提模型在复杂场景中能较准确检测出运动目标。

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来源
《计算机工程与设计》 |2020年第1期|197-202|共6页
作者
张超婕; 余勤;
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作者单位

四川大学电气信息学院四川成都610065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
鲁棒主成分分析; 非凸加权核范数; 时空低秩RPCA算法; 拉普拉斯特征映射; 运动目标检测;

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