基于半阈值算子的RPCA模型及应用
陈文松1
丁咏梅1
伍世虔2
1.武汉科技大学理学院 武汉 4300702.武汉科技大学机器人与人工智能研究院 武汉 430081
摘要：视频中的前背景分离是视频监控系统的重要任务之一,其目的是从视频背景中分离出前景中的运动物体.基于主成分追踪(PCP)的鲁棒主成分分析(RPCA)算法,因其核范数是秩函数的有偏估计,且奇异值求和易受个别值的影响,从而不能较好地逼近秩函数,导致在一些复杂场景中其分离性能骤降、精度较低.因此,论文提出了基于非凸函数及半阈值算子的鲁棒主成分分析(NCRPCA)算法,利用非凸γ函数替换了PCP算法中的核范数,相较于核范数,非凸γ函数是秩函数更严格的近似,逼近效果更好.此外,为了获得更稀疏、精度更高的解,利用l1/2 范数约束稀疏项.最后将所提出的算法分别应用于静、动态视频中的前背景分离实验中,从视觉效果和定量两方面验证了论文算法的有效性及优越性.
关键词：鲁棒主成分分析l1/2范数半阈值前背景分离
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-04-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1025-1030 )
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