【摘 要】
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视频中的运动目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点,虽然传统的方法在目标检测方面已经取得了一定的效果,但是复杂环境下的前景检测仍然需要改进。目前背景减除法已有许多成果,如鲁棒主成分分析和基于张量的鲁棒主成分分析等。为了应对更多复杂场合给前景检测带来的挑战,本文在鲁棒主成分分析的基础上继续对背景减除法进行研究,成果如下:（1）提出了一种基于l1/2范数和显著性约束的背景减除模型。该模型利用l1/2范
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视频中的运动目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点,虽然传统的方法在目标检测方面已经取得了一定的效果,但是复杂环境下的前景检测仍然需要改进。目前背景减除法已有许多成果,如鲁棒主成分分析和基于张量的鲁棒主成分分析等。为了应对更多复杂场合给前景检测带来的挑战,本文在鲁棒主成分分析的基础上继续对背景减除法进行研究,成果如下:（1）提出了一种基于l1/2范数和显著性约束的背景减除模型。该模型利用l1/2范数来约束运动前景,以提高运动前景在动态背景的检测精度;再引入视频每一帧的显著性约束,通过对每一帧图像进行低秩稀疏分解来检测移动缓慢的目标。实验表明,从客观上看,在动态背景干扰下,与近期六种主流算法相比,所提方法在综合指标上取得最优。从主观上看,所提方法能显著改善前景检测的精度,特别是在目标移动缓慢下检测效果更好。（2）针对大面积的动态背景和恶劣天气的问题,提出了一种基于张量γ范数和G（2,1）范数的背景减除模型。在该模型中,将矩阵γ范数推广到张量γ范数,用于近似背景,充分地利用了高维信息。本文提出的G（2,1）范数和3D全变分对前景进行约束,以减少动态背景的干扰。实验表明,与近期主流算法相比,该方法在动态背景和恶劣天气条件下具有较高的检测指标数值和较好的视觉效果。
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