基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法

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摘要

本发明公开了一种基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法，包括以下步骤：一是根据结构化分布的稀疏信号，构造具有重叠块结构的结构化稀疏诱导范数表达式；二是将上述的结构化稀疏诱导范数表达式扩展，得到应用于视频的最终结构化稀疏诱导范数表达式；三是将低秩稀疏分解算法中的稀疏部分S进一步分为动态背景E和前景运动目标F；四是结合上述结构化稀疏诱导范数表达式和稀疏部分的近一步划分，获得最终的低秩稀疏分解模型；五是对所获取的低秩稀疏分解模型求解，根据所求得解得到前景目标。本发明在前景目标检测上，特别是针对具有动态背景下的运动目标检测上，提取的前景目标无论是从视觉效果，还是从F‑measure值都优于其他模型提取的前景目标。

基本信息

专利标题：

基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN109345563A

申请号：

CN201811072276.5

公开（公告）日：

2019-02-15

申请日：

2018-09-14

授权号：

CN109345563B

授权日：

2022-05-10

发明人：

杨真真范露杨震匡楠

申请人：

南京邮电大学

申请人地址：

江苏省南京市亚东新城区文苑路9号

代理机构：

南京苏高专利商标事务所(普通合伙)

代理人：

柏尚春

优先权：

CN201811072276.5

主分类号：

G06T7/215

IPC分类号：

G06T7/215 G06K9/62