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摘 要:本发明公开了一种基于多成分鲁棒PCA的运动目标检测方法,包括:S101、对待检测视频序列进行行列向量化,获得视频数据矩阵;S102、根据所述视频数据矩阵,构建多成分鲁棒PCA模型;S103、采用增广拉格朗日乘子法对所述多成分鲁棒PCA模型进行交替迭代优化和乘子更新;S104、更新迭代次数,计算并判断当前次迭代是否收敛;S105、若当前次迭代收敛,则根据当前次迭代结果计算得到背景矩阵、所检测得到的运动目标矩阵和背景中的动态变化矩阵,从而实现运动目标检测,否则返回执行步骤S103。本发明可以从背景扰动中分离出有意义的显著运动目标,提升检测算法的鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201510275727.5 | 专利名称: | 基于多成分鲁棒PCA的运动目标检测方法 |
申请日: | 2015-05-26 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/20搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
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日期 | 法律信息 | 备注 |