仪器仪表学报

作者：杨永鹏1，杨真真2

单位：杨永鹏1，杨真真2,3，李建林1,（1?南京信息职业技术学院网络与通信学院南京210023； 2?南京邮电大学理学院南京210023； 3?南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210023）,

关键词：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

基金：*基金项目：南京信息职业技术学院校级基金(YK20190402)、江苏省高校自然科学面上项目(19KJB510044)、国家自然科学基金(61501251)、中国博士后科学基金(2018M632326)、通信与网络技术国家工程研究中心开放课题(TXKY17010)、2019年度江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(创新类项目)(201913112012Y)、江苏省第五期“333”高层次人才培养工程科研资助(BRA2019303)、2019年度江苏省高校“青蓝工程”优秀教学团队(苏教师［201

摘要：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?5892，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。

来源：2020年第1期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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