动背景下基于低秩傅里叶模式重构物体目标检测

摘要：

依据矩阵的低秩表示可以恢复矩阵主要信息并抑制噪声干扰的原理,提出一种适用于动背景条件下的运动检测方法.在背景建模阶段,采用傅里叶模式将实际场景的视频序列矩阵近似分解成一个背景部分的低秩分量和前景部分的稀疏分量,依据低幅值的傅里叶模式重建背景模型,有效克服动背景引入的背景模型噪声;在前景检测阶段,依据两幅低幅值傅里叶模式的重建图像自适应计算前景分割阈值,有效分离前景和背景.在Changedetection.net的7个数据子集上进行仿真实验,其结果表明,采用所提方法进行运动检测的正确分类百分比指标和处理帧率指标高于常用的VIBE和GSOM方法.

关键词：低秩表示、运动检测、傅里叶模式、背景模型、动背景

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61063028

在线出版日期：2018-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3168-3172