【摘 要】
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为解决鲁棒主成分分析模型（RPCA）中核范数不是矩阵秩函数最佳近似的问题,提出截断核鲁棒主成分分析模型（TNSRPCA）。使用截断核范数替代传统的核范数进行低秩约束,将稀疏部分添加
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为解决鲁棒主成分分析模型（RPCA）中核范数不是矩阵秩函数最佳近似的问题,提出截断核鲁棒主成分分析模型（TNSRPCA）。使用截断核范数替代传统的核范数进行低秩约束,将稀疏部分添加正则化约束克服动态背景产生的扰动,为解决截断核范数使用两步迭代法计算量巨大的问题,提出部分奇异值阈值算子进行求解,提高计算效率。实验结果表明,该模型在视频前景与背景分离中获得了较好的分离效果和抗噪声鲁棒性。
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