| 发明名称 | 一种基于多特征稳健主成分分析的视频运动对象分割算法 | ||
| 摘要 | 本发明的公开了一种基于多特征稳健主成分分析的视频运动对象分割算法，包括：(1)、对视频序列进行特征提取，分别提取视频序列图像颜色、梯度、Gabor滤波器视频特征矩阵；(2)、建立多特征稳健主成分分析的目标函数，采用拉格朗日乘子法求解上述目标函数，将融合后的视频特征矩阵进行分解，分解为低秩部分Z和稀疏部分E，即分解为背景区域和前景区域；(3)、采用kmeans方法，从视频序列中将步骤（2）分解得到的前景区域分割获得运动对象。该方法对每一帧图像进行多个特征的提取，用基于稳健主成分分析改进算法将不同类型的特征进行无缝融合，对描述视频图像信息的特征矩阵进行处理，减小了计算开销，准确地将视频序列中的运动对象从背景区域中分割出来。 | ||
| 申请公布号 | CN103150739A | 申请公布日期 | 2013.06.12 |
| 申请号 | CN201310067240.9 | 申请日期 | 2013.03.04 |
| 申请人 | 上海大学 | 发明人 | 王向阳;王莹;甘超 |
| 分类号 | G06T7/20(2006.01)I;G06T5/00(2006.01)I | 主分类号 | G06T7/20(2006.01)I |
| 代理机构 | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人 | 陆聪明 |
| 主权项 | 一种基于多特征稳健主成分分析的视频运动对象分割算法，包括以下步骤： (1)、对视频序列进行特征提取，分别提取视频序列图像颜色、边缘、纹理特征矩阵；(2)、建立多特征稳健主成分分析的目标函数，采用拉格朗日乘子法求解上述目标函数，将融合后的视频特征矩阵进行分解，分解为低秩部分Z和稀疏部分E，即分解为背景区域和前景区域；(3)、采用kmeans方法，将步骤（2）中分解得到的前景区域分割获得运动对象。 | ||
| 地址 | 200444 上海市宝山区上大路99号 | ||