一种基于PCP的块稀疏RPCA运动目标检测算法

摘要：

针对已有的块稀疏RPCA运动目标检测方法难以适用于动态变化背景的问题，提出一种基于PCP的块稀疏RPCA运动目标检测算法。该算法首先通过基于PCP的RPCA方法对视频序列降维，将观测图像序列分解成低秩背景矩阵和稀疏前景矩阵；然后根据运动特性的光流一致性特点，结合前景区域的空间相关性，进一步得到大致的前景稀疏块；再利用基于PCP的块稀疏RPCA方法，动态地估计前景运动区域，重构出前景目标。实验结果表明，该算法能有效地排除运动和变化背景的干扰，提高对小目标的检测率。

关键词：目标检测、鲁棒主成分分析、主成分追踪、块稀疏

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省科技支撑计划项目20123BBE50093；江西省教育厅科技项目GJJ12306；江西省研究生创新专项基金项目YC2012-X015

在线出版日期：2013-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：30-36