【摘 要】
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针对目前大部分监控视频使用的单色或三色相机在目标检测中难以解决光照强度变化、颜色饱和度和阴影的问题,以及处理数百个波段的多光谱图像可能会增加计算量,提出了一种改进的在线随机张量分解的多光谱视频运动目标检测算法。在在线随机张量分解的基础上进行扩展,采用在线优化方法实时处理,结合小样本批处理初始化缩小基矩阵大小,采用K-双边随机投影方法不断更新基矩阵和稀疏部分系数,每次处理一个视频帧直到达到设定的迭代
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51365017)
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针对目前大部分监控视频使用的单色或三色相机在目标检测中难以解决光照强度变化、颜色饱和度和阴影的问题,以及处理数百个波段的多光谱图像可能会增加计算量,提出了一种改进的在线随机张量分解的多光谱视频运动目标检测算法。在在线随机张量分解的基础上进行扩展,采用在线优化方法实时处理,结合小样本批处理初始化缩小基矩阵大小,采用K-双边随机投影方法不断更新基矩阵和稀疏部分系数,每次处理一个视频帧直到达到设定的迭代次数或所有样本计算已经完成,并在MSVS数据集上进行了实验。结果表明,该算法的检测结果在基于F-meas
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