用于运动检测的随机低秩动态模式分解
计算机视觉与模式识别
2016-04-12 v1
摘要
本文介绍一种用于矩阵低秩动态模式分解(DMD)的随机快速计算算法。这里我们将该矩阵视为空间网格随时间的发展，例如来自静态视频源的数据。DMD最初在流体力学界引入，但也适用于视频流中的运动检测，而其用于背景减除此前很少被研究。本研究提出使用随机DMD进行背景减除的综合评估，并与领先的鲁棒主成分分析算法比较。结果令人信服，表明随机DMD是一种高效且强大的背景建模方法，允许实时处理高分辨率视频。补充材料包括Python实现的算法。
引用
@article{arxiv.1512.03526,
title = {Randomized Low-Rank Dynamic Mode Decomposition for Motion Detection},
author = {N. Benjamin Erichson and Carl Donovan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.03526},
year = {2016}
}
备注
Preprint submitted to Journal of Computer Vision and Image Understanding