技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法，包括以下步骤：一是根据结构化分布的稀疏信号，构造具有重叠块结构的结构化稀疏诱导范数表达式；二是将上述的结构化稀疏诱导范数表达式扩展，得到应用于视频的最终结构化稀疏诱导范数表达式；三是将低秩稀疏分解算法中的稀疏部分S进一步分为动态背景E和前景运动目标F；四是结合上述结构化稀疏诱导范数表达式和稀疏部分的近一步划分，获得最终的低秩稀疏分解模型；五是对所获取的低秩稀疏分解模型求解，根据所求得解得到前景目标。本发明在前景目标检测上，特别是针对具有动态背景下的运动目标检测上，提取的前景目标无论是从视觉效果，还是从F‑measure值都优于其他模型提取的前景目标。
技术研发人员：杨真真;范露;杨震;匡楠
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2018.09.14
技术公布日：2019.02.15