資料介紹
	  針對現(xiàn)有的魯棒主成分分析( RPCA)方法忽略序列數(shù)據(jù)的連續(xù)性及不完整性的情況,提出了一種低秩矩陣恢復模型——正則化不完全魯棒主成分分析( RIRPCA)。首先基于序列數(shù)據(jù)連續(xù)性的度量函數(shù)建立了RIRPCA模型,即最小化矩陣核范數(shù)、L1范數(shù)和正則項的加權(quán)組合;然后使用增廣拉格朗日乘子法來求解所提出的凸優(yōu)化模型,此算法具有良好的可擴展性和較低的計算復雜度;最后,將RIRPCA應(yīng)用到視頻背景建模中。實驗結(jié)果表明,RIRPCA比矩陣補全和不完全RPCA等方法在恢復丟失元素和分離前景上具有優(yōu)越性。
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