[发明专利]一种基于隐式低秩近似的背景减除算法

摘要

本发明公开了一种基于隐式低秩近似的背景减除算法，属于模式识别与计算机视觉领域，解决了传统方法低秩近似求解背景部分对噪声、遮挡等鲁棒性较差的问题。本发明结合视频帧中的背景部分变化较小的特点，将其分割问题转换成低秩矩阵的求解问题；其次，结合隐式数据构成的隐式矩阵作为字典，得到低秩约束条件下的最优化求解函数；然后考虑噪声因素，通过添加正则项的形式，并对新得到的最优化函数进行松弛运算，得到易于求解的凸优化函数；最后，利用InexactALM算法来迭代求解背景矩阵，达到背景减除的目的。本发明与LRR算法相比，字典的选择更加合理，具有更好的鲁棒性，也有更好的抗噪性能。

主权项

一种基于隐式低秩近似的背景减除算法，包括以下步骤：S100：经过预处理，将原始视频数据帧按列构成原始观测矩阵X0的形式，背景像素点构成的低秩矩阵记为Z，通过求解低秩约束条件下的最优化函数来求解Z；S200：在现有算法基础之上，结合隐式数据，通过求解核范数最小化函数实现背景矩阵Z的恢复；S300：存在噪声的情况下，在S200步骤的基础之上，通过添加正则项的形式，结合矩阵X0及隐式数据构成的矩阵XH来求解背景矩阵Z。