基于显著约束的RPCA运动检测

• 作者: 刘新 徐康 王文婷 谭虎 陈剑飞
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: RPCA 显著检测 视频分析 运动检测
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 字数: 2837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2018.05.008

摘要

在动态背景(如波浪、晃动的树叶)下,智能运动检测是一项非常艰巨的任务.由于场景的复杂性,波浪、晃动的树叶经常被误判为前景运动目标.基于显著约束鲁棒主成分分析(SM-RPCA)模型使用显著检测被用来提取候选运动区域,从而得到候选矩阵,然后将候选矩阵融入到RPCA模型中,得到本文SM-RPCA模型,再将模型转化为凸优化模型,并使用非精确拉格朗日乘子法(ILAM)求解,最后得到前景运动目标.实验表明,相对于其他RPCA模型和主流的运动检测方法,SM-RPCA模型具有较高的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘新	国网山东公司电力科学研究院	21	58	5.0	6.0
2	陈剑飞		7	2	1.0	1.0
3	王文婷	国网山东公司电力科学研究院	8	3	1.0	1.0
4	徐康		2	0	0.0	0.0
5	谭虎		1	0	0.0	0.0