计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
10期
3175-3178
,共4页
背景建模%稀疏与低秩矩阵分解%增广拉格朗日乘子法%奇异值分解%块Lanczos%热启动
揹景建模%稀疏與低秩矩陣分解%增廣拉格朗日乘子法%奇異值分解%塊Lanczos%熱啟動
배경건모%희소여저질구진분해%증엄랍격랑일승자법%기이치분해%괴Lanczos%열계동
background modeling%sparse and low-rank matrix decomposition%augmented Lagrange multiplier%SVDs%block Lanczos%warm start
针对传统背景建模方法的缺点,基于稀疏与低秩矩阵分解理论,在增广拉格朗日乘子法框架下,研究了一种收敛更快的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),直接实现监控视频序列中背景和前景的分离.该算法采用块Lanczos方法和热启动技术实现部分奇异值分解,使得原有IALM的计算量和迭代次数得以控制.基于实际监控视频的实验结果表明,该算法恢复出的背景矩阵更为低秩,且运行时间下降了几十倍,即能够更加简洁高效地解决背景建模这一实际问题.
針對傳統揹景建模方法的缺點,基于稀疏與低秩矩陣分解理論,在增廣拉格朗日乘子法框架下,研究瞭一種收斂更快的非精確增廣拉格朗日乘子法(IALM),直接實現鑑控視頻序列中揹景和前景的分離.該算法採用塊Lanczos方法和熱啟動技術實現部分奇異值分解,使得原有IALM的計算量和迭代次數得以控製.基于實際鑑控視頻的實驗結果錶明,該算法恢複齣的揹景矩陣更為低秩,且運行時間下降瞭幾十倍,即能夠更加簡潔高效地解決揹景建模這一實際問題.
침대전통배경건모방법적결점,기우희소여저질구진분해이론,재증엄랍격랑일승자법광가하,연구료일충수렴경쾌적비정학증엄랍격랑일승자법(IALM),직접실현감공시빈서렬중배경화전경적분리.해산법채용괴Lanczos방법화열계동기술실현부분기이치분해,사득원유IALM적계산량화질대차수득이공제.기우실제감공시빈적실험결과표명,해산법회복출적배경구진경위저질,차운행시간하강료궤십배,즉능구경가간길고효지해결배경건모저일실제문제.
