Optimization of the Regularization in Background and Foreground Modeling
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background and foreground modeling is a typical method in the application of computer vision.
The current general “low-rank + sparse” model decomposes the frames from the video sequences into low-rank background and sparse foreground.
But the sparse assumption in such a model may not conform with the reality, and the model cannot directly reflect the correlation between the background and foreground either.
Thus, we present a novel model to solve this problem by decomposing the arranged data matrix D into low-rank background L and moving foreground M.
Here, we only need to give the priori assumption of the background to be low-rank and let the foreground be separated from the background as much as possible.
Based on this division, we use a pair of dual norms, nuclear norm and spectral norm, to regularize the foreground and background, respectively.
Furthermore, we use a reweighted function instead of the normal norm so as to get a better and faster approximation model.
Detailed explanation based on linear algebra about our two models will be presented in this paper.
By the observation of the experimental results, we can see that our model can get better background modeling, and even simplified versions of our algorithms perform better than mainstream techniques IALM and GoDec.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Si-Qi& Feng, Xiang-Chu. 2014. Optimization of the Regularization in Background and Foreground Modeling. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-483465
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Si-Qi& Feng, Xiang-Chu. Optimization of the Regularization in Background and Foreground Modeling. Journal of Applied Mathematics No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-483465
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Si-Qi& Feng, Xiang-Chu. Optimization of the Regularization in Background and Foreground Modeling. Journal of Applied Mathematics. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-483465
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-483465
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر