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PCA方法魯棒性不佳是由于矩陣的噪聲并不完全是高斯噪聲。對應到視頻序列中就是，長時間的靜止視頻中每幀的圖片相關性極高，而在有物體運動時，往往是部分像素有極大的變化，但是變化的像素較少。這也就是說，視頻中圖像可以分成相關性極高的背景以及少量像素的前景圖像。即低秩部分以及稀疏部分。這是優于PCA的部分，即前景圖像對矩陣的分解影響較小。（雖然論文中提到了，矩陣不是特別稀疏時也有很好的性能）
直接提應用方式：
將視頻中的一張圖片以行的方式依次存入到一個行向量中，而視頻包含的圖片數作為其矩陣的行數。由此將視頻存成一個矩陣，對該矩陣進行分解，然后將兩部分恢復成單張圖片即可。
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