控制理论与应用

作者：杨磊,庞芳,胡豁生

单位：上海大学,上海大学,埃塞克斯大学-计算机科学与电气工程学院

关键词：鲁棒主成分分析; 低秩-稀疏; 全变分; 目标检测

基金：国家科技部重点研发计划项目(2018YFC1312903)

针对含有动态背景的运动目标检测问题,本文提出了一种低秩-稀疏与全变分表示的运动目标检测方法.提出方法以鲁棒主成分分析（robust principal component analysis, RPCA）为基础,利用三维全变分对运动目标的约束,去除动态背景的干扰;同时利用低秩矩阵在正交子空间下系数的群稀疏性来加速低秩矩阵的秩最小化,弥补全变分的计算量大的问题,平衡整体运行速度.实验结果表明,该方法不仅能较好的把复杂背景下的运动目标检测出来,而且还保持了较快的运行速度.

来源：2020年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

查看控制理论与应用杂志2020年第1期