计算机应用

作者：陈利霞, 班颖, 王学文

单位：1. 桂林电子科技大学 数学与计算科学学院, 广西 桂林 541004;2. 广西高校数据分析与计算重点实验室(桂林电子科技大学), 广西 桂林 541004;3. 桂林电子科技大学 计算机与信息安全学院, 广西 桂林 541004

关键词：背景减除,张量鲁棒主成分分析,张量核范数,3D全变分,交替方向乘子法

基金：国家自然科学基金资助项目（11961010）；广西自然科学基金资助项目（2018GXNSFAA138169）。

针对常用背景减除方法忽略前景时空连续性的问题，以及动态背景对前景提取的干扰问题，基于张量鲁棒主成分分析（TRPCA）提出了一种改进的背景减除模型。该模型利用改进的张量核范数对背景进行约束，加强了背景的低秩性，保留了视频的空间信息；然后用3D全变分（3D-TV）对前景进行正则化约束，考虑了目标在时空上的连续性，有效地抑制了动态背景和目标移动对前景提取造成的干扰。实验结果表明，所提算法能有效地分离视频中的前景和背景，且与高阶鲁棒主成分分析（HoRPCA）、带有新核范数的张量鲁棒主成分分析（TRPCA-TNN）和基于克罗内克基的鲁棒主成分分析（KBR-RPCA）等方法相比，综合评判指标F-measure值均处于最优或次优状态。由此可见，所提算法有效地提高了前景背景分离的准确度，抑制了复杂天气和目标移动对前景提取的干扰。

来源：2020年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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