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基于矩阵分解的运动目标检测方法

在过去一个时期里，通过矩阵分解来检测运动目标的研究倍受重视。该方法的观点是，可通过低秩矩阵来有效地捕捉存在于视频图像序列当中的背景。比较有代表性的是Wright?4提出的鲁棒性主成分分析(RPCA)。如果数据矩阵受到了高斯噪声的污染，则主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)算法在有噪声的情况下进行数据降维将分为两种场景进行：当噪声较小时，PCA算法能够很好的工作；但是在高斯噪声比较大的情况下，即便是该噪声仅污染了矩阵当中的某几个元素，PCA算法也将无法实现高效率的数据降维。在实际场景中，数据矩阵不可避