【摘 要】
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对带有动态背景的前景检测,特别是在没有干净背景可用情况下的前景检测一直是计算机视觉领域中具有挑战性的难题。本文基于稀疏表示(SR)和马尔可夫随机场(MRF)提出了一种新的前景检测方法。首先,用前一帧的稀疏组合来表示静态背景,而在稀疏表示模型的残差中包含稀疏的前景和动态背景。然后,用马尔可夫随机场方法,利用其聚集的性质,抑制分散的噪声和保护前景信号。最后,将增强拉格朗日乘子(ALM)和图割法结合,形
【机 构】
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中国人民公安大学信息网络安全学院 北京 100038
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对带有动态背景的前景检测,特别是在没有干净背景可用情况下的前景检测一直是计算机视觉领域中具有挑战性的难题。本文基于稀疏表示(SR)和马尔可夫随机场(MRF)提出了一种新的前景检测方法。首先,用前一帧的稀疏组合来表示静态背景,而在稀疏表示模型的残差中包含稀疏的前景和动态背景。然后,用马尔可夫随机场方法,利用其聚集的性质,抑制分散的噪声和保护前景信号。最后,将增强拉格朗日乘子(ALM)和图割法结合,形成一种有效的自适应算法。大量的实验数据表明该方法的有效性和鲁棒性。
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