目標檢測算法（一）——常見算法比較

一、分類：幀間差分法、背景減除法和光流法。 (1)背景減除法通過統計前若千巾貞的變化情況,從而學習背景擾動的規律。此類算法的缺點是由於通常需要緩衝若干幀頻來學習背景,因此往往需要消耗大量的內存,這使其使用範圍受到了限制。此外,對於大範圍的背景擾動,此類算法的檢測效果也不理想。Stauffer和Grimson[Stauffer99]提出的高斯混合模型是使用最爲廣泛的背景建模方法。高斯混合模型通過多個

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