非凸运动辅助低秩稀疏分解目标检测算法

针对传统低秩稀疏分解(low rank and sparse decomposition, LRSD)用于视频运动目标检测时检测精度较低的问题,提出了一种鲁棒非凸运动辅助LRSD(robust nonconvex motion-assisted LRSD, RNMALRSD)的运动目标检测算法。该算法首先考虑到视频背景的低秩特性,采用非凸γ范数对秩函数进行逼近,考虑视频背景在变换域上仍然具有稀疏性,引入背景在变换域的稀疏先验。其次,引入运动辅助信息矩阵,使其融入前景的运动信息,表示每个像素属于背景的可能性,提高视频运动目标检测的准确度。然后,采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)对提出的模型进行求解。最后,将提出的方法应用到视频运动目标检测上进行仿真实验。对实验结果的分析表明，提出的RNMALRSD方法比其他基于LRSD的运动目标检测方法具有更高的检测精度。