一种基于Peaceman-Rachford分裂算法的前景提取方法

• 作者: 倪明放 怀开展 高洁
• 来源期刊: 高等学校计算数学学报
• 学科: 数学
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 277-288
• 页数: 12页
• 分类号: O221
• 语种: 中文

摘要

1引 言 快速准确地从视频流中提取背景和运动前景是计算机视觉领域一个重要的热门研究课题,特别是在视频监视、交通监控系统等实际应用中.然而,运动前景的不断变化使得求解这个问题变得很困难.许多学者对此问题进行了深入的研究,并提出了一些行之有效的方法,其中Candés等人[1]指出可以将前景提取问题刻画为主成分追踪(Principal Component Pursuit)模型.主成分追踪模型可以简单地描述为:已知观测矩阵M∈Rm×n(由n帧视频列向量化所得),从中分别提取出背景矩阵L和前景矩阵S.由于每帧图像的强相似性,背景图像对应的矩阵L应该是低秩矩阵,而运动前景在图像中占得范围较小,因此前景矩阵S应该是稀疏矩阵.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高洁		22	145	4.0	12.0
2	倪明放		2	0	0.0	0.0
3	怀开展		1	0	0.0	0.0