Abstrakt. Robust Principal Components Analysis (RPCA) ger en lämplig ram 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 objekten utgör de korrelerade glesa avvikelserna. RPCA-problemet kan lösas exakt via konvex optimering som minimerar en kombination av kärnnormen och l1-normen. Denna konvexa optimering är vanligen löst genom en Alternating Direction Method (ADM) som inte är tillämplig i verklig tillämpning, eftersom det är beräkning dyrt och behöver en enorm storlek på minnet. I detta dokument föreslår vi att använda en Linjäriserad Symmetric Alternating Direction Method (LSADM) för att uppnå RPCA för att flytta objektdetektion. LSADM i sin snabba version kräver mindre beräkningstid än ADM. Experimentella resultat av Wallflower- och I2R-datauppsättningarna visar att det föreslagna tillvägagångssättet är robust.
Guyon och Al. REF visar i detalj hur den tidigare algoritmen kan användas för att flytta objektdetektering.
Moving Object Detection by Robust PCA solved via a Linearized Symmetric Alternating Direction Method
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}