视频前背景分离的主要目的是从视频中提取感兴趣目标,但是由于噪声、光照变化等的影响使其仍是计算机视觉等领域最具有挑战性的任务之一。截断核范数(truncated nuclear norm,TNN)算法是一种经典的鲁棒主成分分析(robust principal comp...视频前背景分离的主要目的是从视频中提取感兴趣目标,但是由于噪声、光照变化等的影响使其仍是计算机视觉等领域最具有挑战性的任务之一。截断核范数(truncated nuclear norm,TNN)算法是一种经典的鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)算法,被广泛地应用于视频前背景分离。但是,该算法中的截断核范数对传统鲁棒主成分分析中的秩函数逼近度不高,导致其稳定性不强,对一些复杂场景下的视频前背景分离精度不高。针对该问题,本文提出了一种改进的截断核范数(improved truncated nuclear norm,ITNN)算法。该算法首先采用非凸γ范数替代TNN模型中的核范数,并分析了相对于核范数而言,非凸γ范数对秩函数具有更高的逼近度,同时提出了该算法所对应的模型;其次,为了求解提出的模型,本文引入了广义交替方向乘子法(generalized alternating direction method of multipliers,GADMM)对该模型进行求解;最后,将提出的ITNN算法应用于多个公共视频的前背景分离实验中,并通过展示提取不同视频的前景效果,从视觉角度验证了ITNN算法的有效性。同时,计算提出算法和对比算法提取的视频前景的F-measure值,从量化的角度进一步验证了ITNN算法的有效性。另外,实验还记录了各算法的视频前背景分离的运行时间,验证了ITNN算法的效率。总之,本文通过实验验证了提出的ITNN算法在视频前背景分离中的有效性和优越性。展开更多
文摘视频前背景分离的主要目的是从视频中提取感兴趣目标,但是由于噪声、光照变化等的影响使其仍是计算机视觉等领域最具有挑战性的任务之一。截断核范数(truncated nuclear norm,TNN)算法是一种经典的鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)算法,被广泛地应用于视频前背景分离。但是,该算法中的截断核范数对传统鲁棒主成分分析中的秩函数逼近度不高,导致其稳定性不强,对一些复杂场景下的视频前背景分离精度不高。针对该问题,本文提出了一种改进的截断核范数(improved truncated nuclear norm,ITNN)算法。该算法首先采用非凸γ范数替代TNN模型中的核范数,并分析了相对于核范数而言,非凸γ范数对秩函数具有更高的逼近度,同时提出了该算法所对应的模型;其次,为了求解提出的模型,本文引入了广义交替方向乘子法(generalized alternating direction method of multipliers,GADMM)对该模型进行求解;最后,将提出的ITNN算法应用于多个公共视频的前背景分离实验中,并通过展示提取不同视频的前景效果,从视觉角度验证了ITNN算法的有效性。同时,计算提出算法和对比算法提取的视频前景的F-measure值,从量化的角度进一步验证了ITNN算法的有效性。另外,实验还记录了各算法的视频前背景分离的运行时间,验证了ITNN算法的效率。总之,本文通过实验验证了提出的ITNN算法在视频前背景分离中的有效性和优越性。
