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鲁棒主成分分析(RPCA)模型被广泛应用于视频序列中的运动目标检测，该模型将视频数据矩阵分解为低秩的背景矩阵与稀疏的前景矩阵，进而分离运动目标。然而RPCA 模型未能有效利用运动目标时空连续性先验，容易将背景中的动态细节误判为运动目标。为此本文提出了基于分层RPCA的运动目标检测方法。
基于分层RPCA的运动目标检测
【摘 要】
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鲁棒主成分分析(RPCA)模型被广泛应用于视频序列中的运动目标检测，该模型将视频数据矩阵分解为低秩的背景矩阵与稀疏的前景矩阵，进而分离运动目标。然而RPCA 模型未能有效
【出 处】
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第九届和谐人机环境联合学术会议
【发表日期】
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2004年期
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