Utvecklingen av automatiserade videoövervakningstillämpningar för havsmiljön är en mycket svår uppgift på grund av komplexiteten i scenerna: rörligt vatten, vågor, etc. Rörelse av föremål av intresse (dvs. fartyg eller båtar) kan blandas med det dynamiska beteendet i bakgrunden (icke-regelbundna mönster). I detta dokument föreslås en dubbelkonstruerad Robust Principal Component Analysis (RPCA), kallad SCM-RPCA (Shape and Confidence Mapbased RPCA), för att förbättra objektets förgrundsdetektering i maritima scener. Den sparsamma komponenten begränsas av form och förtroende kartor båda extraheras från rumsliga saliency kartor. De experimentella resultaten i datauppsättningarna UCSD och MarDT indikerar en bättre förbättring av objektets förgrundsmask jämfört med vissa relaterade RPCA-metoder.
Sobral m.fl. REF begränsade den glesa komponenten genom att forma tidigare och förtroendekartor från rumslig saliens.
Double-constrained RPCA based on saliency maps for foreground detection in automated maritime surveillance
{'venue': '2015 12th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)', 'journal': '2015 12th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}