混合高斯背景建模（GMM），用于视频目标追踪中的目标对象检测

资 源 简 介

混合高斯背景建模（GMM），用于视频目标追踪中的目标对象检测

详 情 说 明

混合高斯背景建模（GMM）是计算机视觉中一种经典的背景建模方法，特别适用于动态场景下的目标检测与追踪任务。其核心思想是将背景像素值的变化建模为多个高斯分布的加权组合，从而更好地应对光照变化、树枝摇动等复杂背景干扰。

算法通过不断更新每个像素点的高斯分布参数（均值、方差和权重），动态区分背景和前景。当新帧的像素值与已有高斯分布匹配时，会被归类为背景；否则判定为前景（即运动目标）。这种方法对缓慢变化的背景（如光照渐变）和周期性运动（如树叶晃动）具有较好的鲁棒性。

在实际应用中，GMM常用于智能监控、交通流量统计等场景。相比单高斯模型，其优势在于能通过多分布拟合复杂背景，但计算开销相对较高。改进方向包括自适应学习率调整、阴影抑制等优化策略，以提升实时性和检测精度。