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公开(公告)号：CN113723454B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110829253.X
申请日：2021-07-21
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种改进的鲁棒主成分分析的运动目标检测方法，包括：S1，基于改进的鲁棒主成分分析方法构建运动目标检测模型；S2，将待处理视频转换成对应的观测矩阵，采用交替方向乘子法求解运动目标检测模型，提取对应视频中处于运动状态的前景目标，并计算检测该运动目标时的F‑measure值和时间值，对运动目标检测模型进行验证。本发明同时采用非凸γ范数和拉普拉斯尺度混合尺度，以更好地逼近传统鲁棒主成分分析模型中的秩函数和稀疏度函数；引入的显著性映射矩阵更能有效的判别哪些像素属于运动目标部分，对运动目标检测的效果更优。
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公开(公告)号：CN113723183B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110828989.5
申请日：2021-07-21
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的低秩稀疏分解的运动目标检测方法，采用γ范数更好的逼近传统低秩稀疏分解方法中的秩函数；采用拉普拉斯尺度混合(Laplacian scale mixture，LSM)更好的逼近传统低秩稀疏分解算法中的稀疏度函数；引入了运动信息向量矩阵，能够更好的辅助判断当前像素是否属于运动目标，提高运动目标检测的精度；引入的噪声项能够较好的表达自然界中的噪声感染，提高鲁棒的低秩稀疏分解方法在运动目标检测方面的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113723454A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110829253.X
申请日：2021-07-21
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种改进的鲁棒主成分分析的运动目标检测方法，包括：S1，基于改进的鲁棒主成分分析方法构建运动目标检测模型；S2，将待处理视频转换成对应的观测矩阵，采用交替方向乘子法求解运动目标检测模型，提取对应视频中处于运动状态的前景目标，并计算检测该运动目标时的F‑measure值和时间值，对运动目标检测模型进行验证。本发明同时采用非凸γ范数和拉普拉斯尺度混合尺度，以更好地逼近传统鲁棒主成分分析模型中的秩函数和稀疏度函数；引入的显著性映射矩阵更能有效的判别哪些像素属于运动目标部分，对运动目标检测的效果更优。
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公开(公告)号：CN113723183A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110828989.5
申请日：2021-07-21
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的低秩稀疏分解的运动目标检测方法，采用γ范数更好的逼近传统低秩稀疏分解方法中的秩函数；采用拉普拉斯尺度混合(Laplacian scale mixture，LSM)更好的逼近传统低秩稀疏分解算法中的稀疏度函数；引入了运动信息向量矩阵，能够更好的辅助判断当前像素是否属于运动目标，提高运动目标检测的精度；引入的噪声项能够较好的表达自然界中的噪声感染，提高鲁棒的低秩稀疏分解方法在运动目标检测方面的鲁棒性。
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