单高斯模型是检测运动目标有效方法

资 源 简 介

单高斯模型是检测运动目标有效方法

详 情 说 明

单高斯模型是一种经典的背景建模方法，常用于视频监控中的运动目标检测。其核心思想是将每个像素点的颜色值视为随时间变化的随机变量，并用高斯分布来描述其概率分布特征。

在实现过程中，首先对视频序列的初始帧进行学习，计算每个像素的均值与标准差，建立初始背景模型。对于后续帧中的每个像素，通过与对应位置的高斯分布进行比较，判断其是否符合背景特征。若差异超过预设阈值，则判定该像素属于运动目标。

该方法在Matlab中的实现通常涉及矩阵运算优化，利用向量化操作高效计算像素与模型的匹配程度。其优势在于计算复杂度低、实时性好，适合光照稳定的简单场景。但缺点是对动态背景（如摇曳的树叶）或光照突变敏感，可能产生误检。

针对单高斯模型的局限性，后续可延伸讨论混合高斯模型（GMM）等改进方法，通过多分布建模提升复杂场景的适应性。