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鲁棒主成分分析的运动目标检测综述

中国图象图形学报 2016年第10期21卷 1265-1275页

作者：蔡念周杨刘根杨志景凌永权广东工业大学信息工程学院广州510006

目的运动目标检测在许多计算机视觉任务中发挥了重要的作用。背景建模是运动目标检测中传统而又常用的方法。然而,许多背景建模方法是基于像素点的,对背景方面的考虑过于简单,难于处理真实视频。最近,将基于低秩和稀疏分解的鲁棒主成分... 详细信息

目的运动目标检测在许多计算机视觉任务中发挥了重要的作用。背景建模是运动目标检测中传统而又常用的方法。然而,许多背景建模方法是基于像素点的,对背景方面的考虑过于简单,难于处理真实视频。最近,将基于低秩和稀疏分解的鲁棒主成分分析应用于运动目标检测成为计算机视觉领域内的研究热点。为使更多国内外运动目标检测的研究者对鲁棒主成分分析方法进行探索和应用,本文对其进行系统综述。方法融入最新研究进展,基于误差抑制、贝叶斯理论、时间和空间信息、多特征和多因素耦合,对各种国内外的鲁棒主成分分析模型进行归纳,并理论分析其优缺点。结果本文采用变化检测数据集(change detection dataset)中不同场景的视频序列来对不同算法进行对比实验。从实验结果可知,属于第3类方法的DECOLOR的检测效果优于其他算法,在均值对比中得到的召回率、精确率和F-measure分别为0.7、0.706和0.66。总体来说,当前改进算法都能有效地弥补最初鲁棒主成分分析方法的缺陷,提高了运动目标检测的精度。结论鲁棒主成分分析在运动目标检测上取得了较多的研究与应用成果,在智能视频监控应用领域拥有广阔的应用前景。但是,其仍需针对鲁棒主成分分析存在的一些局限性进行深入的研究。融入前景运动目标在视频中的先验知识是基于鲁棒主成分分析的运动目标检测的发展趋势。

关键词：目标检测计算机视觉背景建模鲁棒主成分分析综述

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列式鲁棒主成分分析的高光谱遥感异常探测

遥感学报 2018年第3期22卷 458-465页

作者：孙伟伟李飞杨刚张殿发宁波大学地理与空间信息技术系宁波315211 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

传统的基于鲁棒主成分分析的高光谱异常探测模型中,稀疏异常矩阵假设为非低秩且其非零元素满足随机分布条件。这导致稀疏矩阵的非零元素影响低秩背景矩阵的估计,进而制约背景信息和异常信息的有效分离。提出列式鲁棒主成分分析的异常探... 详细信息

传统的基于鲁棒主成分分析的高光谱异常探测模型中,稀疏异常矩阵假设为非低秩且其非零元素满足随机分布条件。这导致稀疏矩阵的非零元素影响低秩背景矩阵的估计,进而制约背景信息和异常信息的有效分离。提出列式鲁棒主成分分析的异常探测方法,改进异常矩阵为列稀疏条件来解决上述问题。该方法分解高光谱影像2维矩阵为低秩背景矩阵,列稀疏异常矩阵和噪声矩阵,松弛目标方程为凸优化问题,并采用非精确增强拉格朗日乘子算法来求解得到列稀疏异常矩阵的最优估计。最后,对稀疏异常矩阵中所有列的L2范数值进行阈值分割来探测得到异常像元。利用两个高光谱影像数据集,对比5种主流的异常探测方法来验证提出方法的有效性。实验结果表明,列式鲁棒主成分分析方法优于包括传统鲁棒主成分分析模型在内的5种异常探测方法,且计算效率适中。

关键词：高光谱遥感异常探测鲁棒主成分分析列稀疏非精确增强拉格朗日乘子

基于广义非凸鲁棒主成分分析的视频前背景分离

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仪器仪表学报 2020年第1期41卷 250-258页

作者：杨永鹏杨真真李建林南京信息职业技术学院网络与通信学院南京210023 南京邮电大学理学院南京210023 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210023

针对基于传统鲁棒主成分分析的视频前背景分离的精度不高的问题,提出了一种新的广义非凸鲁棒主成分分析(GNRPCA)模型。该模型分别采用广义核范数和广义范数来代替鲁棒主成分分析模型中的秩函数和l0范数,以解决现有鲁棒主成分分析模型存... 详细信息

针对基于传统鲁棒主成分分析的视频前背景分离的精度不高的问题,提出了一种新的广义非凸鲁棒主成分分析(GNRPCA)模型。该模型分别采用广义核范数和广义范数来代替鲁棒主成分分析模型中的秩函数和l0范数,以解决现有鲁棒主成分分析模型存在的对秩函数和稀疏度函数的替代函数过惩罚而导致逼近程度不佳的问题。然后采用交替方向乘子法(ADMM)对提出的GNRPCA模型进行求解。最后,将该算法用于视频前背景分离,进行仿真实验并对实验结果进行分析。实验结果证明提出的算法的平均F-measure值为0.589 2,相对于截断核范数算法提高了13%以上,比其他的基于鲁棒主成分分析的视频前背景分离算法更具有优越性和有效性。

关键词：鲁棒主成分分析广义核范数广义范数交替方向乘子法视频前背景分离

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秩约束的快速鲁棒主成分分析算法及应用

电子学报 2023年第6期51卷 1448-1457页

作者：何锐徐正勤伍世虔贾蒙武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 新乡学院机电工程学院河南新乡453003

鲁棒主成分分析被广泛应用于计算机视觉领域,然而现有鲁棒主成分分析方法难以针对各种场景准确分离出低秩信息,而且计算成本高导致算法的实时性不足.针对这两个问题,本文提出了一种新型鲁棒主成分分析算法.一方面基于先验秩信息提出了... 详细信息

鲁棒主成分分析被广泛应用于计算机视觉领域,然而现有鲁棒主成分分析方法难以针对各种场景准确分离出低秩信息,而且计算成本高导致算法的实时性不足.针对这两个问题,本文提出了一种新型鲁棒主成分分析算法.一方面基于先验秩信息提出了低秩约束改进模型,提高算法在不同场景中的泛化性能;另一方面引入了黎曼优化理论,将目标矩阵投影到低维子空间上求解,减少算法的运算复杂度.各种实验结果表明,与现有算法相比,改进算法在速度上有非常大的优势,同时能够保证稳定的恢复能力.

关键词：鲁棒主成分分析计算机视觉黎曼优化

色噪声下基于白化频谱重排鲁棒主成分分析的语音增强算法

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电子与信息学报 2021年第12期43卷 3671-3679页

作者：罗勇江杨腾飞赵冬西安电子科技大学电子工程学院西安710071

基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通... 详细信息

基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通过优化噪声白化模型,将色噪声语音增强转换成白噪声语音信号处理,利用频谱重排改进RPCA语音增强处理算法,从而获得色噪声环境下语音信号处理性能的整体提升。仿真实验表明,该算法能够较好地实现色噪声环境下的语音增强,且相对于其他算法具有更佳的噪声抑制和语音质量提升能力。

关键词：语音增强鲁棒主成分分析色噪声噪声白化频谱重排

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分块鲁棒主成分分析的撞击坑图像检测识别

北京邮电大学学报 2016年第1期39卷 63-67页

作者：刘安周东华陈茂银清华大学自动化系北京100084

针对遥感图像地形背景复杂的问题,提出分块鲁棒主成分分析的撞击坑候选区域自动提取方法.基于图像分块,采用交替方向乘子算法进行结构稀疏的低秩分解,低秩成分表示冗余相似的背景,稀疏成分代表包含潜在撞击坑的显著区域.针对显著的区域... 详细信息

针对遥感图像地形背景复杂的问题,提出分块鲁棒主成分分析的撞击坑候选区域自动提取方法.基于图像分块,采用交替方向乘子算法进行结构稀疏的低秩分解,低秩成分表示冗余相似的背景,稀疏成分代表包含潜在撞击坑的显著区域.针对显著的区域图采用数学形态运算分割获取候选的撞击坑图像,并通过对候选图像进行稀疏表示的分类,识别出真实撞击坑.基于火星和月球图像的实验结果表明,该方法能去除复杂地形和光照的干扰,检测率达到91.7%.

关键词：撞击坑检测鲁棒主成分分析视觉显著性撞击坑候选区域

基于鲁棒主成分分析和多个色彩通道的显著性检测

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清华大学学报（自然科学版） 2014年第8期54卷 1122-1126页

作者：马小龙谢旭东林健文钟宜生清华大学自动化系北京100084 香港理工大学电子及资讯工程学系

显著性检测在图像分割、物体检测、视觉效果评估等领域有非常广泛的用途。为了增强这种图像预处理技术的实用性,同时对人眼视觉系统的机理进行研究和模拟,该文提出了一种基于鲁棒主成分分析和多个色彩通道的显著性检测方法。将图像的多... 详细信息

显著性检测在图像分割、物体检测、视觉效果评估等领域有非常广泛的用途。为了增强这种图像预处理技术的实用性,同时对人眼视觉系统的机理进行研究和模拟,该文提出了一种基于鲁棒主成分分析和多个色彩通道的显著性检测方法。将图像的多个色彩空间重构成每一列都线性相关的矩阵,然后将显著性区域看作是矩阵的稀疏成分,将背景信息看作是低秩成分。经过对新矩阵进行鲁棒主成分分析后就可以将显著性区域提取出来。最后加入人眼视觉系统中的显著性先验和中心先验机理,使得提出的模型更加合理。实验结果表明:该方法在量化指标和视觉效果方面超过了当前很多先进的方法,验证了这种假设的合理性。

关键词：显著性检测鲁棒主成分分析多个色彩通道

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基于鲁棒主成分分析的运动目标检测优化算法

电子与信息学报 2018年第6期40卷 1309-1315页

作者：杨依忠汪鹏飞胡雄楼伍能举合肥工业大学电子科学与应用物理学院合肥230009

针对鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)算法中将动态背景误检为运动目标的问题,该文提出一种运动目标检测优化算法。在RPCA算法初步检测出运动目标后,利用动态背景在时间域上满足高斯分布的特性,以及动态背景... 详细信息

针对鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)算法中将动态背景误检为运动目标的问题,该文提出一种运动目标检测优化算法。在RPCA算法初步检测出运动目标后,利用动态背景在时间域上满足高斯分布的特性,以及动态背景和运动目标在整个视频流上检出点均值和方差的差异特性,进一步将动态背景和运动目标分离开来。实验结果表明,所提算法能够有效地处理动态背景的问题,并在一定程度上完整检测出运动目标。

关键词：运动目标检测鲁棒主成分分析动态背景时间域

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基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测

兵工学报 2016年第9期37卷 1753-1760页

作者：王忠美杨晓梅顾行发电子科技大学自动化工程学院四川成都610054 中国科学院地理与资源研究所北京100101 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101

鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁... 详细信息

鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题。考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测。对空天、海天、天云、海面4种不同场景的红外图像小目标检测,进行仿真实验,结果验证了所提出算法的有效性。

关键词：兵器科学与技术红外图像小目标检测块图像模型低秩矩阵恢复鲁棒主成分分析