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【摘 要】
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针对已有的块稀疏RPCA运动目标检测方法难以适用于动态变化背景的问题,提出一种基于PCP的块稀疏RPCA运动目标检测算法。该算法首先通过基于PCP的RPCA方法对视频序列降维,将观测图像序列分解成低秩背景矩阵和稀疏前景矩阵;然后根据运动特性的光流一致性特点,结合前景区域的空间相关性,进一步得到大致的前景稀疏块;再利用基于PCP的块稀疏RPCA方法,动态地估计前景运动区域,重构出前景目标。实验结果表
【机 构】
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华东交通大学信息工程学院,华东交通大学软件学院
【出 处】
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华东交通大学学报
【发表日期】
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2013年05期
【基金项目】
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江西省科技支撑计划项目(20123BBE50093)；江西省教育厅科技项目(GJJ12306)；江西省研究生创新专项基金项目
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