【摘 要】
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在基于子空间学习的背景建模方法中,利用背景信息对前景误差进行补偿有助于建立准确的背景模型.然而,当动态背景（摇曳的树枝、波动的水面等）和复杂前景等干扰因素存在时,补偿过
【机 构】
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北京理工大学计算机学院,智能信息技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273273,61175096,61271374);高等学校博士学科点专项科研基金(2012110110034);北京市教委共建项目资助~~
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在基于子空间学习的背景建模方法中,利用背景信息对前景误差进行补偿有助于建立准确的背景模型.然而,当动态背景（摇曳的树枝、波动的水面等）和复杂前景等干扰因素存在时,补偿过程的准确性和稳定性会受到一定的影响.针对这些问题,本文提出了一种基于误差补偿的增量子空间背景建模方法.该方法可以实现复杂场景下的背景建模.首先,本文在误差补偿的过程中考虑了前景的空间连续性约束,在补偿前景信息的同时减少了动态背景的干扰,提高了背景建模的准确性.其次,本文将误差估计过程归结为一个凸优化问题,并根据不同的应用场合设计了相应的精确
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