ABSTRACT Bakgrund subtraktion (BS) i videosekvenser är ett huvudforskningsområde, och syftet är att separera rörliga objekt i förgrunden från stationär bakgrund. Med hjälp av ramverket för systembaserad robust huvudkomponentanalys (RPCA) föreslår vi en ny BS-metod som använder de mer förfinade tidigare representationerna för de statiska och dynamiska komponenterna i videosekvenserna. Specifikt utnyttjas rank-1-restriktionen för att beskriva bakgrundsskiktets starka lågvärdiga egenskap (temoral korrelation av statiska komponenter), och 3-D total variationsmått och L1-norm används för att modellera den rumsliga-temporala jämnheten hos förgrundsskiktet och glesheten hos buller (dynamisk komponent). Denna metod introducerar rank-1, släta och glesa egenskaper i RPCA ramverket för BS uppgift, och det kallas TR1-RPCA. Dessutom är en effektiv algoritm baserad på multiplikatorernas växelriktningsmetod utformad för att lösa den föreslagna BS-modellen. Omfattande experiment på simulerade och verkliga videor visar överlägsenheten av den föreslagna metoden. INDEX TERMS Bakgrund subtraktion, total variation, rank-1 egenskap, robust huvudkomponentanalys, rumsliga-temporala korrelationer.
Xue m.fl. REF ändrade RPCA genom att införa en total variation och rank-1 begränsningar för modellen.
Total Variation and Rank-1 Constraint RPCA for Background Subtraction
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}