【摘 要】
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本文提出一种基于稀疏表达残差的非参数化运动目标检测算法，在假设前景变化相对静态背景可以视为稀疏残差的基础上，采用视频前 n 帧初始化稀疏表达字典；利用字典对后续视频帧进
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61371155,No.61174170);安徽省科技攻关项目(No.1301b042023)
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本文提出一种基于稀疏表达残差的非参数化运动目标检测算法，在假设前景变化相对静态背景可以视为稀疏残差的基础上，采用视频前 n 帧初始化稀疏表达字典；利用字典对后续视频帧进行重构，提取每帧的重构残差；结合基于光照强度的全局阈值矩阵，将残差图像二值化，提取图像前景；利用前景区域和边缘点关系剔除 ghost 区域；采用增量 PCA（Principal Component Analysis）算法和保守更新的思想对背景模型进行更新．在 changedetection．net 提供的 shadow 数据集上实验表明，采
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