基于低秩矩阵分解的运动目标检测

发布时间：2017-10-03 16:53

  本文关键词：基于低秩矩阵分解的运动目标检测

  更多相关文章： 智能视频监控 运动目标检测 低秩矩阵分解 HSV颜色空间

【摘要】：运动目标检测是视频监控任务的基础问题之一,针对灰度信息,目标检测存在的阴影识别能力差、检测精度低等问题,提出在HSV颜色空间下基于低秩矩阵分解的运动目标检测算法.首先将获取的RGB图像转为HSV颜色空间分量,分别对H、S、V通道构建低秩观测量,进行低秩矩阵优化分解,分离出不同颜色通道的前景和背景分量;组合H、S、V通道分量的前景图像,得到粗略的运动目标区域;再采用HSV颜色阴影去除去除前景图像中的阴影;最后经噪声去除和空洞的填充,检测得到准确的前景运动目标.实验验证表明,与其它方法相比,能够有效地提高运动目标检测的准确度.
【作者单位】： 湘潭大学信息工程学院;
【关键词】： 智能视频监控 运动目标检测 低秩矩阵分解 HSV颜色空间
【基金】：湖南省自然科学基金(14JJ6014)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 近几年,智能视频监控逐渐成为备受学者们关注的研究热点,运动目标检测作为视频监控中的关键部分,同时受到学者们的热捧,越来越多的方法用于对运动目标的检测.运动目标检测是从图像序列中获得目标的运动信息,并将其从图像提取出来,其是智能监控系统中目标分类、跟踪及行为理解

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本文编号：965610