基于显著约束的RPCA运动检测

作者：王文婷; 陈剑飞; 谭虎; 刘新; 徐康

来源：网络新媒体技术, 2018, 7(05): 47-50.

• RPCA
• 显著检测
• 视频分析
• 运动检测

在动态背景(如波浪、晃动的树叶)下,智能运动检测是一项非常艰巨的任务。由于场景的复杂性,波浪、晃动的树叶经常被误判为前景运动目标。基于显著约束鲁棒主成分分析(SM-RPCA)模型使用显著检测被用来提取候选运动区域,从而得到候选矩阵,然后将候选矩阵融入到RPCA模型中,得到本文SM-RPCA模型,再将模型转化为凸优化模型,并使用非精确拉格朗日乘子法(ILAM)求解,最后得到前景运动目标。实验表明,相对于其他RPCA模型和主流的运动检测方法,SM-RPCA模型具有较高的正确性。

• 单位
  国网山东省电力公司