张量低秩表示和时空稀疏分解的视频前景检测

来源 :光学精密工程 | 被引量 : 11次 | 上传用户：roseis

【摘要】

：

针对视频中前景检测的问题,提出了一种基于张量低秩表示(Tensor Low-Rank Representation,TLRR)和时空稀疏分解的检测方法。由于视频序列中的前景除具有稀疏性外,本身还具有空间上的连续性以及时间上的持续性,本文提出采用时空稀疏范数对前景特性进行深入发掘。利用张量低秩表示方法将原始视频用张量形式进行分解,充分利用了原始数据的行信息和列信息,且将原始的背景、前景二分解泛化为背

【作者】

：

隋中山李俊山张姣樊少云孙胜永

【机构】

：

火箭军工程大学信息工程系,96518部队,南京炮兵学院战役战术教研室

【出处】

：

光学精密工程

【发表日期】

：

2017年02期

【关键词】

：

视频前景检测低秩时空稀疏分解张量低秩表示非精确增广拉格朗日乘子 video foreground detection low rank spatial

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（No.61175120）

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