【摘 要】
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为将动态背景从提取的运动目标中分离出来,提出一种基于高阶奇异值分解（HOSVD）和全变分（TV）的运动目标提取方法。将观测视频表示为张量,将其视为低秩的平稳背景、稀疏且在时间和
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为将动态背景从提取的运动目标中分离出来,提出一种基于高阶奇异值分解（HOSVD）和全变分（TV）的运动目标提取方法。将观测视频表示为张量,将其视为低秩的平稳背景、稀疏且在时间和空间上连续的运动目标、更加稀疏的动态背景3个部分之和,用TV正则项约束运动目标,建立动态背景下的运动目标提取模型,用交替方向乘子法（ADMM）求解该最小化约束问题。实验结果表明,在动态背景情况下,该方法相对于其它两种经典算法能更好克服动态背景带来的干扰,提取运动目标准确度更高。
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