Abstrakt. Förgrundsdetektering är det första steget i videoövervakningssystemet för att upptäcka rörliga föremål. Robust Principal Components Analysis (RPCA) visar ett trevligt ramverk för att separera rörliga objekt från bakgrunden. Bakgrundssekvensen modelleras sedan av en subrymd med låg rang som gradvis kan förändras över tiden, medan de rörliga förgrundsobjekten utgör de korrelerade glesa avvikelserna. I detta dokument föreslår vi att man använder en låggradig matrisfaktorisering med IRLS-schemat (Iterativt omviktade minst kvadrater) och att man i minimeringsprocessen tar upp den rumsliga konnexiteten och den tidsmässiga glesheten hos rörliga objekt (t.ex. Avvikelser. Experimentella resultat från BMC 2012 visar att det föreslagna tillvägagångssättet är relevant.
Guyon och Al. REF föreslog att matrisen med låga rang skulle brytas ned för bakgrundsmodellering, där förgrundsobjekten utgjorde de korrelerade glesa avvikelserna.
Foreground detection via robust low rank matrix decomposition including spatio-temporal constraint
{'venue': 'ACCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}