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提出一种基于增量非负矩阵分解的自适应背景模型,以处理动态背景变化.当有新的数据流到达时,利用增量非负矩阵分解有效地更新背景模型.实验结果表明,与非负矩阵分解相比,增量非负矩阵分解不仅运算时间更少,而且能够提取出更好的前景.
基于增量非负矩阵分解的自适应背景模型
【摘 要】
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提出一种基于增量非负矩阵分解的自适应背景模型,以处理动态背景变化.当有新的数据流到达时,利用增量非负矩阵分解有效地更新背景模型.实验结果表明,与非负矩阵分解相比,增量
【机 构】
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深圳大学数学与统计学院,深圳大学智能计算科学研究所
【出 处】
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深圳大学学报：理工版
【发表日期】
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2016年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11526145,61272252,11501377）~~
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