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テンソルRPCAに基づいた動画像の圧縮計測における高精度背景抽出手法

机译:基于Tensor RPCA的运动图像压缩测量高精度背景提取方法

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摘要

本稿では,固定視点動画像における背景差分手法の枠組みの一つである圧縮計測背景抽出(BSCM: Background Subtraction from Compressive Measurements)において,再構成精度を向上させる手法を提案する.従来提案されているBSCM手法では,動画像テンソルの時空間における相関を用いた高精度な再構成および背景抽出を実現している.しかし,再構成動画における前景成分が不明瞭となり,再構成精度が劣化してしまうという問題がある.提案手法では,最適化における変数ごとの更新回数を変化させることで,再構成精度を向上させる.
机译:在本文中,我们提出了一种提高压缩测量背景提取(BSCM:背景减法的重建精度的方法,是固定视图运动图像中的背景差制方法的一个框架之一。方法中的传统BSCM,实现了使用运动图像张量的时空空间相关性的高精度重构和背景提取。但是,重建视频中的前景分量变得不明确,并且重建精度恶化。存在问题。在所提出的方法中存在问题。 ,通过更改优化中每个变量的更新数来提高重建精度。

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