【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272223,61300163);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)
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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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