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基于分层鲁棒主成分分析的运动目标检测
被引量:
10
1
作者
仓园园
孙玉宝
刘青山
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期537-544,共8页
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...
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.
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关键词
运动目标检测
加权鲁棒主成分分析模型
3D全变差模型
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职称材料
题名
基于分层鲁棒主成分分析的运动目标检测
被引量:
10
1
作者
仓园园
孙玉宝
刘青山
机构
南京信息工程大学信息与控制学院
南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期537-544,共8页
基金
国家自然科学基金(61272223
61300163)
+4 种基金
江苏省自然科学基金(BK2012045
BK20131003)
模式识别国家重点实验室开放课题基金(201204234)
中国博士后基金(20110491429)
江苏省光谱成像与智能感知重点实验室基金(30920130122003)
文摘
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
3D全变差模型
Keywords
moving target detection~ weighted robust principal component analysis model~ 3D totalvariation model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分层鲁棒主成分分析的运动目标检测
仓园园
孙玉宝
刘青山
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
10
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职称材料
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参考文献
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