基于HOSVD和TV的动态背景下的运动目标提取

发布时间：2018-03-04 05:25

  本文选题：动态背景　切入点：高阶奇异值分解　出处：《计算机工程与设计》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为将动态背景从提取的运动目标中分离出来,提出一种基于高阶奇异值分解(HOSVD)和全变分(TV)的运动目标提取方法。将观测视频表示为张量,将其视为低秩的平稳背景、稀疏且在时间和空间上连续的运动目标、更加稀疏的动态背景3个部分之和,用TV正则项约束运动目标,建立动态背景下的运动目标提取模型,用交替方向乘子法(ADMM)求解该最小化约束问题。实验结果表明,在动态背景情况下,该方法相对于其它两种经典算法能更好克服动态背景带来的干扰,提取运动目标准确度更高。
[Abstract]:In order to separate the dynamic background from the extracted moving object, a method of moving target extraction based on high order singular value decomposition (Hos SVD) and total variational technique (TVV) is proposed. The observed video is represented as Zhang Liang, which is regarded as a stationary background with low rank. The moving objects are sparse and continuous in time and space, and the sum of the three parts of the dynamic background is more sparse. The moving objects are constrained by TV regular items, and the moving object extraction model under the dynamic background is established. The alternating direction multiplier method (ADMMM) is used to solve the minimized constraint problem. The experimental results show that the proposed method can overcome the interference brought by the dynamic background better than the other two classical algorithms, and the accuracy of extracting moving targets is higher than that of the other two classical algorithms.
【作者单位】： 四川大学电气信息学院;
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1564323