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上传时间: 2021-03-06
详细说明：背景和前景建模是计算机视觉应用中的一种典型方法。 当前的通用“低秩+稀疏”模型将视频序列中的帧分解为低秩背景和稀疏前景。 但是这种模型中的稀疏假设可能与现实不符，并且该模型也不能直接反映背景和前景之间的相关性。 因此，我们提出了一种新颖的模型来解决此问题，方法是将排列的数据矩阵分解为低阶背景和移动前景。 在这里，我们只需要给出背景的低阶先验假设，并使前景与背景尽可能地分离。 在此划分的基础上，我们使用一对双重范数（核范数和频谱范数）分别对前景和背景进行正则化。 此外，我们使用重新加权函数代替正常范数，以便获得更好，更快的近似模型。 本文将基于线性代数对我们的两个模型进行详细说明。 通过观察实验结果，我们可以看到我们的模型可以获得更好的背景建模，甚至简化算法的性能也比主流技术IALM和GoDec更好。
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