基于低秩-稀疏联合表示的视频序列运动目标检测（英文）

摘要

对于固定摄像机的视频序列,假设背景具有低秩特征,动态前景具有稀疏特性,提出了一种基于低秩稀疏联合表示的运动检测方法。思路如下:通过图像预处理降低视频序列的噪声;估计连续帧之间的光流,生成二进制运动掩模作为运动权重矩阵;基于子空间学习理论,建立了低秩背景与稀疏前景的优化模型;利用ADMM-BCD迭代算法得到视频背景和前景。实验结果表明,该方法优于其他同类运动检测方法,对慢速运动目标检测效果良好。