基于高阶鲁棒主成分分析的视频前景与背景分离

运动目标检测的发展历史由来已久,出现了基于均值方法、中值方法、直方图方法和高斯混合模型等各种检测算法。然而,这些目标检测方法往往未考虑图像背景之间的时间相关性以及前景对象内的空间连续性,也未考虑视频中的其他结构信息。采用微观视角,将目标视频中每个帧像素的张量化进行了扩展,即将原始图像的像素邻域扩展为一定阶数的数组。因此,原始图像转化为了一个形式上的高阶图像。所提出的模型旨在应用于诸如视频前景背景分离等任务,以增强图像算法的有效性。