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《基于低秩与稀疏分解的运动目标检测算法研究》

一、引言

随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测在智能监控、智能交通、人机交互等领域中具有广泛的应用。然而，由于复杂多变的背景环境和动态变化的运动目标，传统的运动目标检测算法往往面临着诸多挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于低秩与稀疏分解的运动目标检测算法。

二、背景与相关研究

低秩与稀疏分解是一种有效的信号处理方法，被广泛应用于图像处理、信号处理等领域。在运动目标检测中，低秩模型可以有效地描述背景的稳定特性，而稀疏模型则可以捕捉运动目标的动态变化。近年来，许多研究者将低秩与稀疏分解应用于运动目标检测，并取得了显著的成果。

三、算法原理