基于结构化鲁棒PCA的运动目标检测文献综述

运动目标检测作为计算机视觉领域的关键课题，在智能监控、自动驾驶、机器人导航等方面扮演着至关重要的角色。

传统的运动目标检测方法容易受到光照变化、背景扰动等因素的影响，鲁棒性较差。

而鲁棒主成分分析（RPCA）作为一种强大的数据降维和异常检测技术，近年来被广泛应用于运动目标检测领域，并取得了显著进展。

结构化鲁棒PCA（SRPCA）作为RPCA的扩展，通过引入结构化稀疏先验，进一步提升了模型对复杂场景的适应能力。

本文首先介绍了运动目标检测的研究背景和意义，以及RPCA和SRPCA的基本原理；然后，综述了基于SRPCA的运动目标检测方法的研究现状，详细分析了不同方法的优缺点；最后，总结了该领域面临的挑战和未来发展趋势。

关键词：运动目标检测；鲁棒主成分分析；结构化稀疏；背景建模；前景提取

运动目标检测旨在从视频序列中识别并分割出运动目标，是计算机视觉领域的基础任务之一，其研究成果广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域[1-4]。

传统的运动目标检测方法主要基于帧差法、光流法和背景建模等技术。

帧差法计算相邻帧之间的像素差异，简单高效，但对动态背景和光照变化敏感。

光流法通过计算像素的运动矢量来检测运动目标，精度较高，但计算复杂度高。