【摘 要】
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针对低秩与稀疏方法一般将前景看作背景中存在的异常像素点,从而使得在复杂场景中前景检测精确度下降的问题,提出一种结合加权Schatten-p范数与3D全变分(3D-TV)的前景检测模
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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桂林电子科技大学研究生科研创新项目(2017YJCX84);广西高等教育本科教学改革工程项目(2017JGB230)~~
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针对低秩与稀疏方法一般将前景看作背景中存在的异常像素点,从而使得在复杂场景中前景检测精确度下降的问题,提出一种结合加权Schatten-p范数与3D全变分(3D-TV)的前景检测模型。该模型首先将观测数据三分为低秩背景、运动前景和动态干扰;然后利用3D全变分来约束运动前景,并加强对前景目标时空连续性的先验考虑,有效抑制了不连续动态背景异常点的随机扰动;最后利用加权Schatten-p范数约束视频背景的低秩性能,去除噪声干扰。实验结果表明,与鲁棒主成分分析(RPCA)、高阶RPCA(HoRPCA)和张量RP
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