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基于张量低秩恢复和块稀疏表示的运动显著性目标提取
被引量：
11
1
作者
柳欣
钟必能
+1 位作者
张茂胜
崔振
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期1753-1763,共11页
针对视频的高维结构特性,采用张量表征并将运动显著性目标提取转化为基于低秩张量恢复和块稀疏表示问题.首先根据背景张量的低秩性和运动目标的稀疏性,利用加速近端梯度张量恢复方法分别重建出RGB颜色通道中三维视频张量的低秩部分与稀...
针对视频的高维结构特性,采用张量表征并将运动显著性目标提取转化为基于低秩张量恢复和块稀疏表示问题.首先根据背景张量的低秩性和运动目标的稀疏性,利用加速近端梯度张量恢复方法分别重建出RGB颜色通道中三维视频张量的低秩部分与稀疏部分,初步实现背景与运动目标的粗略分离;其次组合三颜色通道稀疏张量并转化为按照帧数展开的二维矩阵,进一步通过矩阵恢复的方法去除动态背景产生的小稀疏块干扰;最后通过自适应阈值法选择运动目标稀疏块掩模并对存在的空洞进行填充补偿,以达到重构出完整前景运动目标的目的.相对于常用方法,该方法从张量模型角度解决运动目标提取问题,较大程度地保护了视频序列的原始空间结构,不仅能够降低运动目标提取区域出现的漏检问题,而且可以很好地去除动态背景所带来的干扰.实验结果表明,该方法对运动目标提取的准确度较高,鲁棒性较强.
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关键词
运动目标提取
张量恢复
块稀疏表示
自适应阈值
动态背景
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职称材料
题名
基于张量低秩恢复和块稀疏表示的运动显著性目标提取
被引量：
11
1
作者
柳欣
钟必能
张茂胜
崔振
机构
华侨大学计算机科学与技术学院
武汉大学计算机学院
中国科学院计算技术研究所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期1753-1763,共11页
基金
国家自然科学基金(61300138
61175121
+3 种基金
61202297
61202299)
福建省自然科学基金(2014J01239)
华侨大学高层次人才科研启动基金(14BS207)
文摘
针对视频的高维结构特性,采用张量表征并将运动显著性目标提取转化为基于低秩张量恢复和块稀疏表示问题.首先根据背景张量的低秩性和运动目标的稀疏性,利用加速近端梯度张量恢复方法分别重建出RGB颜色通道中三维视频张量的低秩部分与稀疏部分,初步实现背景与运动目标的粗略分离;其次组合三颜色通道稀疏张量并转化为按照帧数展开的二维矩阵,进一步通过矩阵恢复的方法去除动态背景产生的小稀疏块干扰;最后通过自适应阈值法选择运动目标稀疏块掩模并对存在的空洞进行填充补偿,以达到重构出完整前景运动目标的目的.相对于常用方法,该方法从张量模型角度解决运动目标提取问题,较大程度地保护了视频序列的原始空间结构,不仅能够降低运动目标提取区域出现的漏检问题,而且可以很好地去除动态背景所带来的干扰.实验结果表明,该方法对运动目标提取的准确度较高,鲁棒性较强.
关键词
运动目标提取
张量恢复
块稀疏表示
自适应阈值
动态背景
Keywords
motion saliency extraction
tensor recovery
block-sparse representation
adaptivethreshold
dynamic background
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于张量低秩恢复和块稀疏表示的运动显著性目标提取
柳欣
钟必能
张茂胜
崔振
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
11
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