【技术实现步骤摘要】
一种基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法
本专利技术涉及一种基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法，属于视频分析
技术介绍
视频作为重要的信息载体，被广泛应用于社会安全、服务和娱乐等多个方面，成为大数据时代我们日常生活不可或缺的部分。随着视频重要地位的不断凸显，视频分析技术随之成为智能视频监控、运动目标跟踪、计算机视觉和模式识别等领域的重要研究对象。作为视频分析基础性研究技术之一的视频前背景分离技术顺应成为研究热点。视频前背景分离技术是视频分析的基础，是将移动的前景和静止的背景进行分离的一种技术。传统的视频前背景分离技术主要是针对单个像素进行处理，例如高斯混合模型、低阶低通滤波模型、ViBe算法、时域中值滤波等，虽然基于单像素视频处理的算法针对性比较强，但在处理的过程中容易忽略视频像素之间以及帧与帧之间结构的相关性，视频前背景分离效果不佳。现有技术在视频处理中无法直接精确提取运动的前景，仅适合处理轻度腐蚀的数据，即在对腐蚀性大或者破坏严重的视频进行视频背景建模时，提取的前景和背景通...
【技术保护点】
1.一种基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法，其特征在于，将待处理视频转化为一个大小为m行，n列的二维矩阵M，其中m为视频中每一帧的长宽积，n为待处理视频所含的帧数；将所述二维矩阵M输入至预先构建的基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离模型，得到低秩矩阵L和稀疏矩阵S，低秩矩阵L和稀疏矩阵S分别为待处理视频的背景和前景。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法，其特征在于，将待处理视频转化为一个大小为m行，n列的二维矩阵M，其中m为视频中每一帧的长宽积，n为待处理视频所含的帧数；将所述二维矩阵M输入至预先构建的基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离模型，得到低秩矩阵L和稀疏矩阵S，低秩矩阵L和稀疏矩阵S分别为待处理视频的背景和前景。
2.根据权利要求1所述的基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法，其特征在于，所述基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离模型的构建过程为：
利用广义核范数对传统鲁棒主成分分析模型中的秩函数进行替代，并构建广义核范数模型；利用广义范数来对传统鲁棒主成分分析模型中的l0范数进行替代，并构建广义范数模型；将广义核范数模型和广义范数模型进行组合构建基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离模型。
3.根据权利要求1所述的基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法，其特征在于，所述广义核范数和广义范数为满足闭的、正常的下半连续函数。
4.根据权利要求3所述的基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法，其特征在于，所述满足闭的、正常的下半连续函数为Logarithm惩罚函数，表达式为：
其中，τ＞0和γ＞0均为参数，x为自变量。
5.根据权利要求4所述的基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离方法，其特征在于，所述基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离模型为：
s.t.D＝L+S
其中，g(·...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨永鹏，李建林，刘天琦，
申请(专利权)人：南京信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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