基于背景差分的人体识别

资 源 简 介

基于背景差分的人体识别

详 情 说 明

背景差分法是一种经典的运动目标检测技术，特别适用于人体识别等场景。其核心思想是通过建立背景模型，将当前视频帧与背景进行对比来分离运动物体。

在实现过程中，背景建模是最关键的环节。常用的建模方法包括： 单高斯模型：假设背景像素值服从正态分布 混合高斯模型：更复杂的多模态分布建模 中值滤波：通过多帧统计获取背景 卡尔曼滤波：动态更新背景模型 核密度估计：非参数化概率密度估计

这种方法相比简单的帧间差分，能更好地检测出完整的目标轮廓，但对光照变化和背景更新要求较高。实际应用中通常需要结合其他技术（如形态学处理）来提高识别准确率。