論文の概要: Smooth Robust Tensor Completion for Background/Foreground Separation with Missing Pixels: Novel Algorithm with Convergence Guarantee

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16328v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 01:28:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-01 07:57:31.311615
• Title: Smooth Robust Tensor Completion for Background/Foreground Separation with Missing Pixels: Novel Algorithm with Convergence Guarantee
• Title（参考訳）: 画素欠落を考慮した背景/フォアグラウンド分離のための滑らかなロバストテンソル補完:収束保証付き新しいアルゴリズム
• Authors: Bo Shen, Weijun Xie and Zhenyu Kong
• Abstract要約: 本研究の目的は,画素不足による背景・地上分離の問題に対処することである。 これを実現するために、スムーズなテンソルロバスト補完(SRTC)モデルを提案し、データを静的な背景と滑らかな前景に分解する。 実データを用いた実験により, 提案手法は, 背景・地上分離と画素の欠落に対して, 最先端の手法を著しく上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.109073267485578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The objective of this study is to address the problem of background/foreground separation with missing pixels by combining the video acquisition, video recovery, background/foreground separation into a single framework. To achieve this, a smooth robust tensor completion (SRTC) model is proposed to recover the data and decompose it into the static background and smooth foreground, respectively. Specifically, the static background is modeled by the low-rank tucker decomposition and the smooth foreground (moving objects) is modeled by the spatiotemporal continuity, which is enforced by the total variation regularization. An efficient algorithm based on tensor proximal alternating minimization (tenPAM) is implemented to solve the proposed model with global convergence guarantee under very mild conditions. Extensive experiments on real data demonstrate that the proposed method significantly outperforms the state-of-the-art approaches for background/foreground separation with missing pixels.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,映像取得,映像復元,背景/フォアグラウンド分離を1つのフレームワークに組み合わせることで,欠落画素と背景/フォアグラウンド分離の問題に対処することである。 これを実現するために,データを復元し,それぞれ静的背景とスムースフォアグラウンドに分解するために,滑らかなロバストテンソル補完(srtc)モデルを提案する。 具体的には、静的背景は低ランクタッカー分解によりモデル化され、滑らかな前景(移動物体)は時空間連続性によってモデル化され、全変動正規化によって強制される。 テンソル近位交互最小化(tenPAM)に基づく効率的なアルゴリズムを実装し, 非常に穏やかな条件下での大域収束を保証するモデルを提案する。 実データに対する大規模な実験により,提案手法は背景・地上分離と画素不足による最先端の手法を著しく上回ることを示した。

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