论文研究基于稀疏与低秩矩阵分解的视频背景建模.pdf

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。