基于多成分鲁棒PCA的运动目标检测方法

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。