Kompressiv avkänning (CS) möjliggör förvärv och återvinning av glesa signaler och bilder vid provtagningshastigheter som är betydligt lägre än den klassiska Nyquisthastigheten. Trots betydande framsteg i teorin och metoderna för CS, har få framsteg gjorts i komprimerande video förvärv och återhämtning. Video CS kompliceras av den efemära naturen av dynamiska händelser, vilket gör direkta förlängningar av standard CS bildarkitekturer och signalmodeller svårt. I detta dokument utvecklar vi ett nytt ramverk för video CS för dynamiska texturerade scener som modellerar scenens utveckling som ett linjärt dynamiskt system (LDS). Detta minskar problemet med videoåterhämtning för att först uppskatta modellparametrarna för LDS från kompressiva mätningar och sedan rekonstruera bildramarna. Vi utnyttjar de lågdimensionella dynamiska parametrarna (tillståndssekvensen) och de högdimensionella statiska parametrarna (observationsmatrisen) i LDS för att ta fram en ny kompressiv mätstrategi som endast mäter tidsvariationsparametrarna vid varje ögonblick och ackumulerar mätningar över tid för att uppskatta de tidsinvarianta parametrarna. Detta gör det möjligt för oss att sänka den komprimerande mäthastigheten avsevärt. Vi validerar vårt tillvägagångssätt och visar dess effektivitet med en rad olika experiment som innefattar videoåterhämtning och scenklassificering.
Konventionell modellbaserad CS Recovery: I REF modellerar författarna utvecklingen av scener som ett linjärt dynamiskt system (LDS).
Compressive acquisition of linear dynamical systems
{'venue': 'SIAM J. Imaging Sciences', 'journal': 'SIAM J. Imaging Sciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}