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PCA方法鲁棒性不佳是由于矩阵的噪声并不完全是高斯噪声。对应到视频序列中就是，长时间的静止视频中每帧的图片相关性极高，而在有物体运动时，往往是部分像素有极大的变化，但是变化的像素较少。这也就是说，视频中图像可以分成相关性极高的背景以及少量像素的前景图像。即低秩部分以及稀疏部分。这是优于PCA的部分，即前景图像对矩阵的分解影响较小。（虽然论文中提到了，矩阵不是特别稀疏时也有很好的性能）
直接提应用方式：
将视频中的一张图片以行的方式依次存入到一个行向量中，而视频包含的图片数作为其矩阵的行数。由此将视频存成一个矩阵，对该矩阵进行分解，然后将两部分恢复成单张图片即可。
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