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基于低秩矩阵恢复的视频背景建模
被引量：
5
1
作者
杨敏
安振英
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013年第2期86-89,96,共5页
针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘...
针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法,以得到更加有效的背景建模算法。基于实际视频序列实验,结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。
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关键词
低秩矩阵恢复
视频背景建模
增广拉格朗日乘子法
线性时间奇异值分解算法
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职称材料
题名
基于低秩矩阵恢复的视频背景建模
被引量：
5
1
作者
杨敏
安振英
机构
南京邮电大学自动化学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013年第2期86-89,96,共5页
基金
江苏省自然科学基金(BK2011758)资助项目
文摘
针对传统背景建模存在的问题,文中基于低秩矩阵恢复原理,直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解,而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁,文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法,以得到更加有效的背景建模算法。基于实际视频序列实验,结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。
关键词
低秩矩阵恢复
视频背景建模
增广拉格朗日乘子法
线性时间奇异值分解算法
Keywords
low-rank matrix recovery
video background modeling
augmented Lagrange multiplier method
linear time svd algorithm
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于低秩矩阵恢复的视频背景建模
杨敏
安振英
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2013
5
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