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基于稀疏与低秩矩阵分解的视频背景建模
被引量：
8
1
作者
周密
宋占杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第10期3175-3178,共4页
针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离。该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分...
针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离。该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分奇异值分解,使得原有IALM的计算量和迭代次数得以控制。基于实际监控视频的实验结果表明,该算法恢复出的背景矩阵更为低秩,且运行时间下降了几十倍,即能够更加简洁高效地解决背景建模这一实际问题。
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关键词
背景建模
稀疏与低秩矩阵分解
增广拉格朗日乘子法
奇异值
分解
块Lanczos
热启动
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职称材料
题名
基于稀疏与低秩矩阵分解的视频背景建模
被引量：
8
1
作者
周密
宋占杰
机构
天津大学电子信息工程学院
天津大学理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第10期3175-3178,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61379014)
文摘
针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离。该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分奇异值分解,使得原有IALM的计算量和迭代次数得以控制。基于实际监控视频的实验结果表明,该算法恢复出的背景矩阵更为低秩,且运行时间下降了几十倍,即能够更加简洁高效地解决背景建模这一实际问题。
关键词
背景建模
稀疏与低秩矩阵分解
增广拉格朗日乘子法
奇异值
分解
块Lanczos
热启动
Keywords
background modeling
sparse and low-rank matrix decomposition
augmented Lagrange multiplier
SVDs
block Lanczos
warm start
分类号
TP391.41 [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
基于稀疏与低秩矩阵分解的视频背景建模
周密
宋占杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
8
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