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針對現(xiàn)有的魯棒主成分分析（ RPCA）方法忽略序列數(shù)據(jù)的連續(xù)性及不完整性的情況，提出了一種低秩矩陣恢復(fù)模型——正則化不完全魯棒主成分分析（ RIRPCA）。首先基于序列數(shù)據(jù)連續(xù)性的度量函數(shù)建立了RIRPCA模型，即最小化矩陣核范數(shù)、L1范數(shù)和正則項的加權(quán)組合；然后使用增廣拉格朗日乘子法來求解所提出的凸優(yōu)化模型，此算法具有良好的可擴(kuò)展性和較低的計算復(fù)雜度；最后，將RIRPCA應(yīng)用到視頻背景建模中。實驗結(jié)果表明，RIRPCA比矩陣補全和不完全RPCA等方法在恢復(fù)丟失元素和分離前景上具有優(yōu)越性。
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