采用低秩与加权稀疏分解的视频前景检测算法

• 作者: 常侃 张智勇 覃团发 陈诚
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 前景检测 运动目标检测 鲁棒主成分分析 低秩表示 光流法
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2272-2280
• 页数: 9页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 5236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.09.031

摘要

传统的鲁棒主成分分析模型能较好地解决视频前景检测问题.但是,若该模型的假设条件不能满足,算法性能会变差.针对此问题,本文提出了一种低秩与加权稀疏分解模型,通过对前景矩阵加权以增强其稀疏性.在建立加权矩阵的过程中,采用光流法获取每帧的运动矢量,以区分真实运动区域.其次,进一步提出一种增强模型,通过将加权矩阵作用于观测矩阵及背景矩阵,防止前景与背景的错误分离.实验结果表明,在无噪和有噪的情况下,提出的算法均能有效地分离监控视频中的前景和背景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张智勇	广西大学计算机与电子信息学院	4	9	3.0	3.0
2	陈诚	广西大学计算机与电子信息学院	5	7	2.0	2.0