一种基于混合高斯的双空间自适应背景建模方法 (2012年)

为解决运动目标缓慢运动或暂时停止以及场景突变问题，受人类获取知识过程启发，提出一种基于混合高斯的双空间自适应背景建模方法，即采用当前混合高斯模型空间和记忆空间(用于存储曾经的背景模型)对场景进行自适应建模。两个空间模型更新采用不同的学习率：在当前混合高斯模型空间，学习率根据高斯分布对场景的贡献程度进行自适应更新，以解决运动目标缓慢运动或暂时停止问题；记忆空间存储曾经的背景模型，以提高算法对背景突变的适应性，故采用固定学习率进行更新。试验结果表明了所提方法的优越性。