論文の概要: Human Motion Detection Based on Dual-Graph and Weighted Nuclear Norm Regularizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04879v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 21:58:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 16:44:42.825270
• Title: Human Motion Detection Based on Dual-Graph and Weighted Nuclear Norm Regularizations
• Title（参考訳）: 双対グラフと重み付き核ノルム正規化に基づく人間の運動検出
• Authors: Jing Qin and Biyun Xie
• Abstract要約: 本稿では、新しい重み付けされた核ノルム正規化と時間的グラフ時間ラプラシアンに基づく頑健な二重グラフ正規化移動物体検出モデルを提案する。 リアルな人間の運動データセットの実験は、移動物体を背景から分離する際のこのアプローチの堅牢性と有効性、そしてロボット応用における大きな可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.253015329378286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion detection has been widely used in many applications, such as surveillance and robotics. Due to the presence of the static background, a motion video can be decomposed into a low-rank background and a sparse foreground. Many regularization techniques that preserve low-rankness of matrices can therefore be imposed on the background. In the meanwhile, geometry-based regularizations, such as graph regularizations, can be imposed on the foreground. Recently, weighted regularization techniques including the weighted nuclear norm regularization have been proposed in the image processing community to promote adaptive sparsity while achieving efficient performance. In this paper, we propose a robust dual graph regularized moving object detection model based on a novel weighted nuclear norm regularization and spatiotemporal graph Laplacians. Numerical experiments on realistic human motion data sets have demonstrated the effectiveness and robustness of this approach in separating moving objects from background, and the enormous potential in robotic applications.
• Abstract（参考訳）: モーション検出は、監視やロボット工学など、多くのアプリケーションで広く使われている。 静的な背景が存在するため、動画を低ランクの背景と粗末な前景に分解することができる。 したがって、行列の低次性を保存する多くの正規化技法を背景に課すことができる。 一方、図形正規化のような幾何学に基づく正規化は前景に課すことができる。 近年, 画像処理コミュニティにおいて, 高速な性能を実現しつつ, 適応性向上を図るために, 重み付き核ノルム正規化を含む重み付き正規化技術が提案されている。 本稿では、新しい重み付けされた核ノルム正規化と時空間グラフラプラシアンに基づく頑健な二重グラフ正規化移動物体検出モデルを提案する。 リアルな人間の動きデータセットに関する数値実験は、移動物体を背景から分離するこのアプローチの有効性と頑健性を示し、ロボット応用における膨大な可能性を示している。

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