视频背景分离以及前景提取广泛应用于场景分析、目标追踪等领域。而鲁棒主成分分析(RPCA)则是实现视频背景与前景分离的重要技术之一。但是,用核范数来近似秩函数的传统RPCA模型在处理含有较大奇异值的图像时效果并不理想。为了解决这一问题,提出一种新的非凸函数来近似秩函数,对基于核范数的RPCA模型进行改进,并应用增广拉格朗日乘子法求解改进的模型。实验结果表明,与传统的RPCA及现有的一些改进模型相比,提出的基于非凸秩近似的RPCA模型计算效率更高,且图像分离效果更好。
2022-04-14 10:41:07
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增广拉格朗日乘子法ALM算法是机器学习中十分常用且有效的一种优化算法，经常用于低秩和稀疏问题的优化求解中，这个包是增广拉格朗日乘子法的matlab代码
2019-12-21 19:29:02
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