【摘 要】
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基于鲁棒主成分分析（RPCA）的运动目标提取对背景变化具有良好的鲁棒性,但传统的基于交替方向法（ADM）的鲁棒主成分分析方法存在计算量大、耗时长等缺陷.为了克服这些问题,一种对称
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,成像技术北京市高精尖创新中心,首都师范大学轻型工业机器人与安全验证北京市重点实验室,田纳西大学诺克斯维尔分校工程学院
【基金项目】
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北京市教委科研计划一般项目(KM201710028017)资助;北京市教委科研基地建设项目(TJSHG201310028014)资助;北京市优秀人才培养青年骨干个人项目(2014000020124G135)资助;国家自然科学基金项目(61572331,61472468,61602325,61373034)资助;国家科技支撑计划项目(2015BAF13B01)资助;国际科技合作计划项目(2011
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基于鲁棒主成分分析（RPCA）的运动目标提取对背景变化具有良好的鲁棒性,但传统的基于交替方向法（ADM）的鲁棒主成分分析方法存在计算量大、耗时长等缺陷.为了克服这些问题,一种对称交替方向法（SADM）被提出来,该方法优化了原ADM迭代策略,在一次迭代中对线性约束乘数更新两次,减少了计算成本很大的奇异值分解（SVD）执行的次数,同时加入了新的均衡参数和停机准则,以提高运动目标的提取精度,避免多余的迭代以减少运行时间.通过F测度这一衡量指标对实验结果进行量化,提出的算法比对比算法的提取精度平均提高33.04%
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