面向视觉监视实时跟踪的动态背景更新方法
一种有效的动态背景提取及更新方法
Ｓ ｈｏ ｏ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃ ｄ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ， ｕｈ Ｃｈ ｎ Ｕｎｉｅ ｓｔ ｏ ｃ ｎｏｏ ｙ， ａ ｚ ｕ ０ ０， ｉ ａ ｃ ｏｌ ｆ ｅ ｔｏ ｉ ｓ ａｎ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ Ｓｏ ｔ ｉａ ｖ ｒｉｙ ｆＴｅ ｈ ｌｇ Ｇｕ ｎｇ ｈｏ ５１ ６４ Ｃｈ ｎ
运 动检 测采用 了运动 目 标随时 问变化的光流场特性 ， 不需要场 景的任何先验知识就能有效地提取和跟踪运动 目 ， 其计算 标 但
方法相当复 杂， 抗噪性能差 ， 如果没有特别 的硬件装置则不能被
应用于全帧视频流的实时处理 ；帧间差分法利用图像序列中前 后几个相邻帧图像之间的差分来提取 出图像 中的运 动区域 。相
Ｋｅ ｒ ｓ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｘ ｒ ｃｉ ｎ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｐ ａｉ ｇ； ａ － ｉ ｅ ｅ ｃ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｕ ｔａ ｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｅ ｔａ ｔ ； ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｕ ｄ ｔ ｏ ｎ ｆ ｍｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｅ； ａ ｋ ｕ ｄ ｓ ｂ ｃｉ ｒ ｆ ｒ ｒ ｏ
ｐ ｒｍｅ ｔ ｓ ｏ ｔ ｉ ｒ ｃ ｉａ ｔ ｏ ｈ ｔ ｉ ｏ ｕ ｔ ｕ ｄ ｒ ｌ ｈ ｉ ｇ ｖ ｒａｉ ｎ ，ａ ｔ ｉ ｐ ｅ ｓ ｔ ｆ ｃｏ ｙ ｉ ｐ ａｉ ｇ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｅ ｉ ｎ ｈ ｗｓ ｉ ｓ ａ ｐ ａ ｔ ｌ ｍｅ ｈ ｄ ｔ ａ ｓ ｒ ｂ ｓ ｎ ｅ ｉ ｔ ａ ｉ ｔ ｓ ｆ ｓ ｎ ｓ ｅ ｄ， ａ ｉ ａ ｔｒ ｎ ｕ ｄ ｔ ｅ ｏ ｍａ ｃ ． ｃ ｇ ｎ ｏ ｓ ｎ ｆ
邻帧差分法对光线等场景变化不太敏感 ， 稳定性好 ， 对于动态环
能够 陕速获取并保持较高质量 的背 景图像 ， 具有较好 的鲁棒性
一种视频监控环境下的背景更新算法
２ ０ １ ４年 ３月
赤 峰 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ） Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｆ ｅ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
２ 背 景 更 新 算 法 介绍
本文假设摄像头是 固定 的 ， 所监控 的区域不变 ， 则背景 的更新主要解 决（ １ ） 光线变化引起 的背景失效 ． （ ２ ） 监控环境 中干扰较大（ 如树木晃动幅度较 大、 悬挂物晃动等 ） 问题 ． 在背 景的建立 中采用统计 学方法能 取得较好 的效果 ，
Ｖ ｏ １ ． ３ ０Ｎｏ ． ３
Ｍａ ｒ ．２ ０ｌ ４
一
种视频监控环境下的背景更新算法
张 明艳 ，宛 元 生 ，郭 旭 东 ，周 家 磊 ，宋 娜
（ １ ． 安徽 工程 大学 安徽 省 电气传 动与控 制 重点 实验 室 ，安 徽 芜 湖 ２ ４ １ ０ ０ ０ ； ２ ． 烟 台三环 门业有 限公 司 ，山东 烟台 ２ ６ ４ ０ ０ ０ ）
， ： ：
以原理简单 ， 速度快 ， 检测效果好成为常用 的检测方法之一．
背景减法在背景模 型准确的前提下 ，能够准确 的分 割出运 动对 象． 但是 ， 如果 背景模 型不 能够及 时更新 ， 则会 出现 错 检、 漏检等检测结果不准确的现象 ， 这将直接导致后续 的分
Ｕ 表示 当前 帧的运动前景 区域像 素集合 ， ｕ 表示初 始 背景 Ｂ 中与 ｕ 对应区域的像素 ． 此方 法在 背景帧中保留了当前帧 中的非运动 目标 区域
域一直 以来 的热 门话题 ． 在运动 目标 检测方法 中， 背景减 法
如何使用计算机视觉技术实现动态目标追踪
如何使用计算机视觉技术实现动态目标追踪动态目标追踪是计算机视觉技术中的重要应用之一，可以实现对视频或实时图像中运动物体的跟踪和分析。
它在许多领域都有广泛应用，如安防监控、自动驾驶、人脸识别等。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现动态目标追踪。
首先，实现动态目标追踪的基础是检测目标并提取关键特征。
目标检测算法可以识别并定位感兴趣的对象，而特征提取算法则可以将目标的关键特征提取出来。
常用的目标检测算法包括基于神经网络的YOLO、Faster R-CNN等，而特征提取算法则可以使用传统的SIFT、SURF等算法，或者通过深度学习模型来进行特征提取。
其次，在目标检测和特征提取的基础上，我们需要使用目标跟踪算法对目标进行追踪。
目标跟踪算法可以根据目标的外观和运动信息来预测目标的位置。
其中，常见的跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器以及基于深度学习的Siamese网络等。
这些算法使用目标的历史位置和外观信息来进行预测，从而实现对目标的追踪。
接下来，为了进一步提升动态目标追踪的性能，可以考虑使用多目标跟踪算法。
多目标跟踪算法可以同时追踪多个目标，并进行目标之间的关联和识别。
常见的多目标跟踪算法有SORT、DeepSORT等。
这些算法可以有效地处理多个目标之间的相互遮挡、交叉等情况，并提供更准确的目标追踪结果。
此外，为了提高动态目标追踪的准确性，可以结合其他辅助信息进行追踪。
例如，可以利用深度信息来进行目标的距离估计，或者使用红外传感器来跟踪热源目标。
这些辅助信息可以进一步提供目标的空间位置和外观信息，从而提高目标追踪的准确性和稳定性。
最后，动态目标追踪的应用可以进一步扩展到更复杂的场景。
例如，在自动驾驶领域中，可以结合动态目标追踪算法来实现车辆和行人的实时识别和跟踪，以提高驾驶安全性。
在智能监控领域中，可以利用动态目标追踪技术来监控和检测异常行为，从而提供更高效的安全防护。
综上所述，使用计算机视觉技术实现动态目标追踪是一项复杂但重要的任务。
AE中实现视觉跟踪和跟踪蒙版技巧的教程
AE中实现视觉跟踪和跟踪蒙版技巧的教程Adobe After Effects（简称AE）是一款非常强大的视觉效果和动画制作软件。
其中一个重要的功能就是视觉跟踪（Motion Tracking），它能够让我们在视频中精确地追踪并跟随一个物体的运动。
另外，AE还提供了跟踪蒙版（Tracking Mask）的功能，可以在跟踪的基础上创建动态的蒙版效果。
在本篇教程中，我们将学习如何在AE中实现视觉跟踪和跟踪蒙版的技巧。
首先，我们需要导入需要进行跟踪的视频素材。
在AE的工作区中，点击窗口菜单，然后选择导入-文件。
选择你需要跟踪的视频文件并导入到项目面板中。
接下来，将视频素材拖动到时间轴面板中。
在时间轴面板上选中视频素材层，在顶部工具栏中点击“效果”菜单，然后选择“跟踪”下的“单点跟踪器”。
这将创建一个新的跟踪点在画面中。
点击视频素材，在程序窗口中选择一个合适的跟踪点。
跟踪点应该是一个在整个画面中明显且相对稳定的物体。
然后，点击时间轴面板上的“分析”按钮，AE将开始对跟踪点进行分析。
分析完成后，将会在对应帧上显示跟踪点的位置。
如果AE无法正确跟踪，则可能需要手动调整跟踪点的位置。
在AE的程序窗口中，选中跟踪点，在时间轴上选择需要调整的帧，然后通过鼠标拖动跟踪点的位置进行微调。
当跟踪点位置调整完毕后，在时间轴面板上点击“停止分析”按钮。
然后，在顶部工具栏中选择“动画”菜单，然后选择“曲线编辑器”。
这将打开一个曲线编辑器界面，我们可以在这里对目标物体进行相对位置的变换。
在曲线编辑器中，选择跟踪点的位置属性。
例如，如果你想对物体进行位移效果，选择“平移”属性。
然后，在时间轴中选择合适的帧，通过调整数值或拖动曲线，使得物体在视频中按照预期的轨迹移动。
完成跟踪后，我们可以进行跟踪蒙版的操作。
在时间轴面板中，新建一个“形状层”。
在形状层上，使用画笔等工具绘制出一个蒙版形状，你可以根据需要使用多边形、椭圆或其他形状工具。
为视频添加动态背景 AE中的背景特效
为视频添加动态背景：AE中的背景特效Adobe After Effects（AE）是一款功能强大的视频编辑和特效制作软件。
它提供了许多令人惊叹的特效和功能，包括为视频添加动态背景。
通过AE中的背景特效，我们可以为视频创造出生动、丰富多彩的背景效果，提升整体视觉效果。
以下是几种在AE中实现动态背景特效的常见方法：1. 使用循环动画：在AE中，我们可以使用循环动画来创建连续不断的背景效果。
选择一个适合的图像或图形作为背景，然后使用AE的动画功能，例如移动、旋转或缩放，按照一定的时间轴设置适当的关键帧。
通过循环播放这些动画，我们可以达到连续不断的背景效果。
2. 利用粒子系统：AE中的粒子系统功能可以让我们创造出各种炫酷的背景效果。
通过调整粒子的数量、速度、大小和位置等参数，我们可以营造出不同风格的动态背景。
同时，我们还可以添加颜色渐变或纹理效果，使得背景更加丰富多彩。
3. 贴图背景材质：在AE中，我们可以将图像或视频贴图到一个立方体或球体模型上，然后通过摄像机的运动，为背景增加一种立体感。
这种方法可以让背景看起来更加动态和生动，给观众带来视觉上的冲击。
4. 使用特殊效果滤镜：AE提供了各种特殊效果滤镜，如模糊、扭曲、像素化等效果，可以用于改变背景的外观和风格。
通过调整滤镜的参数和叠加效果，我们可以创造出独特而令人印象深刻的背景效果。
5. 制作背景动画：AE中的时间轴和图层功能可以让我们制作复杂的背景动画。
通过将不同的图层组合在一起，并制定适当的动画效果，我们可以创造出有趣和有吸引力的背景效果。
这种方法需要一些时间和技巧，但可以产生出非常专业的结果。
在使用AE的背景特效时，还有几个要点需要注意：1. 注意与视频内容的协调：背景特效应与视频内容相呼应，而不是分散观众的注意力。
确保背景特效不会掩盖或干扰主要视频内容。
2. 考虑视觉冲击效果：动态背景特效应当携带一定的视觉冲击力，以吸引观众的注意力。
然而，要避免过度使用特效，以免让观众感到眩晕或厌烦。
如何利用计算机视觉技术进行目标跟踪与追踪
如何利用计算机视觉技术进行目标跟踪与追踪目标跟踪与追踪是计算机视觉领域中的一项重要任务，其主要目标是通过分析图像或视频数据，对特定目标进行实时定位、追踪和预测。
利用计算机视觉技术进行目标跟踪与追踪能够应用于许多领域，例如智能监控、自动驾驶、虚拟现实等。
目标跟踪与追踪主要面临两个挑战：目标的外观变化和背景的复杂性。
目标可能会因为光照、姿态、部分遮挡等因素而引起外观的变化，而背景则可能包含大量的复杂纹理和干扰物体，使得目标的跟踪任务更加困难。
为了解决这些挑战，计算机视觉研究提出了许多方法和技术。
首先，目标跟踪与追踪的第一步是目标检测。
目标检测是指在图像或视频中准确地确定目标的位置和大小。
常用的目标检测算法有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法常用的特征包括颜色、纹理、形状等，通过对目标和背景之间的差异进行建模，进行目标的检测。
而基于深度学习的方法则是利用深度神经网络进行特征提取和目标分类，这些网络可以自动学习到图像中的高级特征，使得目标的检测更加准确和鲁棒。
接下来，目标跟踪与追踪的关键是目标定位。
目标定位是指在每一帧中准确地确定目标的位置。
目标定位算法可以分为基于区域的方法和基于点的方法。
基于区域的方法通常通过将目标表示为边界框或区域的方式进行定位，例如使用卷积神经网络结合滑动窗口的方法。
而基于点的方法则通过检测目标上一些关键点的位置，如人脸的眼睛、鼻子等特征点，然后利用这些特征点的位置进行目标定位。
目标追踪是目标跟踪与追踪的核心任务，它是在给定目标的初始位置后，通过连续的图像处理和计算，实现对目标实时跟踪的过程。
目标追踪算法可以分为基于模型的方法和基于特征的方法。
基于模型的方法通过建立对目标的数学或统计模型进行目标跟踪，例如卡尔曼滤波和粒子滤波算法。
而基于特征的方法则通过提取目标的视觉特征进行目标跟踪，例如色彩、纹理和形状等特征。
深度学习技术的发展使得基于特征的方法在目标追踪中取得了显著的进展，例如使用卷积神经网络进行目标特征提取和分类，使得目标的追踪精度得到了提高。
BR方案用法
BR方案用法1. 简介BR方案（Background Replacement）是一种用于视频会议和实时通信应用的技术，可以实现实时背景替换，让用户在视频通话中可以选择自己的背景，以实现更加个性化的交流体验。
BR方案基于计算机视觉和图像处理技术，通过识别用户的人物区域，将背景替换为预设的图片或视频，从而实现背景虚化、背景替换等效果。
该技术在近年来广泛应用于视频会议软件、实时通信SDK等应用中，为用户提供了更加丰富多样的交流方式。
2. BR方案的基本原理BR方案的实现主要基于以下几个关键步骤：2.1 人物检测与跟踪BR方案首先需要对视频流进行实时的人物检测与跟踪。
为了准确地识别人物区域，在人物检测阶段通常会采用一些经典的计算机视觉算法，如Haar特征检测器、HOG+SVM检测器等。
通过检测人脸、人体轮廓等特征，可以精确地识别到人物所在的区域。
通过跟踪算法（如卡尔曼滤波器、同步匹配追踪器等），系统可以实时跟踪人物的位置和姿态，在后续的处理中，提供更加准确的人物区域。
2.2 背景建模与分割在人物检测与跟踪的基础上，BR方案需要对人物与背景进行分割，以便进行后续的背景替换。
常用的方法是通过背景建模算法，对背景进行建模与提取。
背景建模算法主要包括： - 高斯混合模型（GMM） - 自适应背景建模（ABM）- 基于深度学习的背景建模（如基于CNN的背景提取）通过背景建模，可以将视频中的背景与前景进行分离，并得到人物的轮廓。
2.3 背景替换与合成最后一步是将预设的背景图像或视频与人物进行合成，实现实时的背景替换效果。
合成算法可以采用基于图像融合的方法，比如基于混合权重的图像融合算法、基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法等。
这些算法可以将人物与背景进行无缝融合，产生逼真的效果。
3. BR方案的使用指南BR方案的使用相对简单，可以通过以下几个步骤来实现：3.1 设置视频源首先需要设置视频源，可以是摄像头、视频文件或者其他设备。
面向实时交通视觉监控的综合动态背景更新方法
觉监控技术 已成为 ＩＳ中交通事件检测技术 发展 的趋 势与研 Ｔ
其做法 是通过在一段 时间 内对像 素点 的灰 度进 行统计 ， 取其平均值 作为 背 景点 的灰 度估 计 ， 去变化 剧 烈 的部 分。 滤 由于是对一 段灰度时 间序 列使用 相 同权 值 累加 ， 以得 到 的 所 背景质量较差并 随车流量增大而变坏 。 １２ Ｓ ｒｎｒ 背景 更新算 法【 ． ｕｅｄａ Ｊ 该算法相对 于背景统计法来说在对背景点 的更新 上增 加 了选择性 ， 它是通过帧差 图像得到 物体的运 动区域 ， 对该 区域 内的背景保持不变 ， 只对 非运动 区域 的背景点 进行 加权迭 代 更新 ， 得到 背景的估计 图像。
ｉ ｅｆ ａ ａ ｔ ｅ ａ ｄ ｒｂ ｓ． ｓ ｓ ｌ－ｄ ｐ ｖ ｏ ｕ ｔ ｉ ｎ
Ｋｅ ｒ ｓ ａｋｒｕｄｍｏｅ；ｒ ｌ ｉｅｔ ｆｃｖｓａ ｒｅｌ ｎｅ ａｋｒｕ ｄｕ ａｎ ；ｍｉ ｄＧ ｕｓ ｉ ｒ ｕｉ ｙｗｏｄ ：ｂｃｇｏｎ ｄ ｌ ｅ —ｍ ￣ ｉ ｉ ｌ ｓ ｖｉａｃ；ｂ ｃｇｏ ｐ ｔ ｇ ｘ ａｓ ａ ｄｓ ｂ ｔ ｎ ａｔ ／ ｕ ｕ ｌ ｎ ｄ ｉ ｅ ｉ ｎ ｔ ｉ ｏ
１３ 卡尔曼滤波 法 ． 此方法是将每个像素点 的灰度 时间序列视为带有 噪声 的
Ｃｏ ｐ ｅ ｅ ｉ ｅ ｄ ｎａ ｉ ｃ ｒ ｕ ｄａ ｉ ｅ ｈ ｄ ｍ ｒ ｈ ｎｓｖ ｙ ｍ ｃ ｂａ ｋｇ ｏ ｎｄ ｕｐ ｔｎｇ ｍ ｔ ｏ ｆ ｒ ｒ ａ ．ｉ ｅ ｔ ａ ｆＣ ｖｓ ｌｓ ｒ ｅｌａ ｅ ｏ ｅ １ｔｍ ｒ ｆｉ ｉｕａ ｕ ｖ ｉ ｎｃ ｌ
ｂ ｃ ｇｏ ｄ ｍｏ ｅ ．Ｉ ｕｄ ａ ｏｄ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔ ｏ ｅ ｐ ｏ ｏ ｇ ｄ ｔａ ｉ ｔ ｄ ｔ ｌ ｏ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｄ ａ ｄ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｏ ｔ ａ ｋ ｒｕ ｄ １ ｔ ｃ ｌ ｖ ｉ ｈ ｆ ｃ ｔ ｒ ｌｎ ｅ ｒ ｆ ｃ ｓａ ｓ ｌ ｎ ｔ ａ ｋ ｒ ｕ ｎ ｏ ｆ ｈ ｎ ｉ ｈ ｎ ｎ ｌ ｍｉ ａｅ ｔ ｈ ｓ ｈ ｓ
如何在视频中添加动态跟踪和稳定效果
如何在视频中添加动态跟踪和稳定效果在当今的视频制作领域，动态跟踪和稳定效果是两项非常重要的技术，它们能够显著提升视频的质量和观赏性。
无论是拍摄的是运动场景、纪录片还是创意短片，掌握如何添加这两种效果，都能让您的作品更上一层楼。
接下来，让我们一起深入探讨如何实现这一目标。
首先，我们来了解一下什么是动态跟踪和稳定效果。
动态跟踪，简单来说，就是让软件能够识别并跟踪视频中的某个特定元素，比如一个人的面部、一个移动的物体等。
通过跟踪这些元素，我们可以为其添加各种特效、文字或者其他元素，使其与被跟踪的对象保持同步运动。
而稳定效果，则是用于消除或减少视频中的抖动和晃动，让画面看起来更加平稳和流畅。
要实现动态跟踪效果，第一步是选择合适的视频编辑软件。
市面上有许多优秀的软件可供选择，如 Adobe Premiere Pro、After Effects、Final Cut Pro 等。
这些软件都具备强大的动态跟踪功能，但操作方式可能会有所不同。
在选择好软件后，打开您要编辑的视频，并找到动态跟踪工具。
通常，这个工具会在软件的特效或跟踪菜单中。
接下来，我们需要在视频中选择一个要跟踪的点或区域。
这个点或区域应该具有明显的特征，并且在视频的过程中能够持续可见。
比如，如果您要跟踪一个人的面部，您可以选择眼睛、鼻子或嘴巴等部位。
在确定了跟踪点或区域后，软件会开始分析视频，并计算出跟踪点的运动轨迹。
这个过程可能需要一些时间，具体取决于视频的长度和计算机的性能。
在跟踪完成后，您可以查看跟踪的结果，如果跟踪不准确，您可能需要调整跟踪点或重新进行跟踪。
一旦跟踪成功，您就可以利用跟踪数据来添加各种效果了。
比如，您可以添加一个文字层，并让文字随着跟踪点的运动而移动；或者您可以添加一个图形元素，使其始终跟随被跟踪的对象。
接下来，我们谈谈如何实现稳定效果。
同样，在视频编辑软件中，一般都有专门的稳定功能。
在启用稳定功能之前，您需要先对视频进行分析，软件会检测视频中的抖动和晃动，并尝试计算出一个补偿的运动轨迹。
一种改进的视频监控背景更新算法
针 对 中值 训练 法 的缺 陷 ， ｏｅｔ Ｇ 提 出了经典 的 Ｉ 滤波背 景更 新算 法［ Ｆ ｒｓｉ Ｉ Ｉ Ｒ 引。如式 （ ） 示 。 ３所 Ｂ ＝ａ （ ａ ，， ∈Ｅ ，］ １＝Ｂ ＋ １ ） Ｏ ｏ １ ＝ ｔ
法在 实际应用 中的缺 陷， 出了基 于 当前 帧 、 提 背景 帧与初 始背景 帧三帧信 息相 结合 的方法更新 背景 。实验表 明， 该 方法对光变具有 良好的鲁棒性 ， 声小， 噪 速度快 ， 具有较 高的 实用价值 。
关 键 词 ： 频 监 控 ；背 景 更 新 ； 度 调 整 视 灰 中 图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献 标 识 码 ： Ａ
一
种 改进 的视 频 监 控 背景 更 新 算 法
何 云 。许建龙 ， 孙树森 ， 郭庆锐
（ 浙江理工 大学信 息电子 学院，杭 州 ３ ０ １ ） １０ ８ Nhomakorabea摘
要 ： 智 能视 频 监 控 中， 景 及 时 准确 地 更 新 是 监 控 系统 自动检 测 运 动 目标 的 关键 。针 对 Ｉ 滤 波 更 新 算 在 背 Ｉ Ｒ
浙 江理 工大 学 学报 ， ２ 第 ７卷 ， ４期 ，０ ０年 ７月 第 ２１
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＺ ｅｉｎ ｃ Ｔｅｈ Ｕｎｖ ｒｉ ｏ ｒ ａ ｏ ｈｊ ｇＳ ｉ ｃ ｉｅｓ ｙ ａ — ｔ
Ｖｏ． ７ １２ ，Ｎｏ ４，Ｊ １ Ｏ Ｏ ． ｕ．２ ｌ
文 章 编 号 ：１７ — ８ １（０ ０ ４ ０ ８ —５ ６ ３３ ５ ２ １ ）０— ５ ５ ０
像素的高斯分布模型 ， 柯西分布模型［进行背景建模 与更新 的统计学方法 ， 。 像素中值训练法ｌ ， Ｒ滤波 ＿ Ｉ ４ Ｉ ］
动态视频背景 使用Adobe Premiere Pro实现动态背景编辑方法
动态视频背景：使用Adobe Premiere Pro实现动态背景编辑方法动态视频背景是一种能够为视频增加活力和吸引力的编辑技巧。
而Adobe Premiere Pro软件是一款常用的视频编辑软件，它提供了多种功能和工具，可以帮助用户实现动态背景编辑。
在本文中，我们将介绍一些使用Adobe Premiere Pro实现动态背景编辑的方法。
首先，我们要选择一个适合的视频素材作为背景。
可以在Adobe Premiere Pro软件中导入所需的视频素材，然后将其拖拽到时间轴上。
接下来，我们可以使用Premiere Pro提供的一些内建的视频效果来实现动态背景效果。
例如，我们可以使用“速度”效果将视频的播放速度调整为较慢或较快的状态，从而产生动态感。
只需将该效果拖放到视频素材上，并调整相关参数，即可实现动态背景编辑。
除此之外，我们还可以使用Adobe Premiere Pro中的“动态缩放”效果。
通过该效果，我们可以将视频素材放大或缩小，形成背景逐渐拉近或拉远的效果。
点击“动态缩放”效果，然后将其拖放到视频素材上，并设置相关参数，如起始尺寸和结束尺寸，即可产生动态背景编辑效果。
此外，还可以使用Premiere Pro中的“模糊”效果来实现动态背景效果。
通过在视频素材上应用适当的模糊效果，可以让背景在视频播放的过程中逐渐模糊或清晰起来。
我们只需点击“模糊”效果，然后将其拖放到视频素材上，并设置模糊程度和持续时间等参数，即可实现动态背景编辑。
此外，也可以运用视频剪辑技巧来实现动态背景效果。
例如，我们可以通过切换不同的视频素材或调整视频的剪辑顺序，来使背景在播放过程中产生变化，增加动态感。
只需在时间轴上调整视频剪辑的顺序，或通过添加过渡效果来实现背景的平滑切换。
最后，使用Adobe Premiere Pro软件还可以利用“颜色校正”功能来实现动态背景编辑。
通过调整视频的亮度、对比度、饱和度等参数，我们可以让背景在播放过程中呈现出不同的色彩效果，增加视觉上的动感。
AE实现视觉追踪的技巧详解
AE实现视觉追踪的技巧详解视觉追踪是当今电影和电视制作中广泛应用的重要技术之一。
Adobe After Effects（以下简称AE）是一款功能强大的视觉特效软件，它提供了多种方式来实现视觉追踪。
本文将详细介绍AE实现视觉追踪的一些技巧，希望对读者有所帮助。
一、基本概念在探讨AE实现视觉追踪技巧之前，我们首先需要了解基本概念。
视觉追踪是指在视频或图像中跟踪一个或多个物体，并记录它们在画面中的位置、形状和运动信息。
AE通过分析图像上的点或区域来实现追踪。
它可以根据不同需求选择不同的追踪方法，包括点追踪、区域追踪和相机追踪。
二、点追踪技巧1. 创建追踪点：在AE中，可以使用“Tracker”面板创建追踪点。
选择一个需要追踪的目标，并在画面中创建一个追踪点。
可以根据需要创建多个追踪点，以提高追踪的准确性。
2. 跟踪设置：在创建追踪点后，需要进行一些跟踪设置。
可以选择不同的跟踪方法，如位置、缩放、旋转等。
还可以设置跟踪点在时间轴中的起始和结束帧数，以获取更精确的跟踪效果。
3. 优化追踪：在进行点追踪时，有时会出现追踪点跑偏的情况。
为了优化追踪效果，可以手动调整追踪点的位置，或者使用“Tracker”面板中的其他功能，如“平滑”、“遮罩”等。
这些功能可以帮助我们更好地处理追踪点的异常情况。
三、区域追踪技巧1. 创建追踪区域：与点追踪不同，区域追踪是通过对画面中的区域进行追踪来实现的。
在AE中，可以使用“Track Mask”工具创建追踪区域。
选择一个需要追踪的区域，并创建一个追踪区域。
2. 区域追踪设置：在创建追踪区域后，可以进行一些区域追踪设置。
可以选择不同的追踪方法，如位置、形状、路径等。
还可以调整追踪区域在时间轴中的起始和结束帧数，以获取更准确的追踪效果。
3. 优化追踪：与点追踪类似，在进行区域追踪时也可能会遇到一些问题。
为了优化追踪效果，可以手动调整追踪区域的形状或路径，或者使用其他功能来处理追踪区域的异常情况。
计算机视觉技术在安防监控中的实时人员跟踪方法与技巧
计算机视觉技术在安防监控中的实时人员跟踪方法与技巧随着科技的发展和进步，计算机视觉技术在安防监控领域发挥着越来越重要的作用。
其中，实时人员跟踪是一种常见的应用场景，它可以帮助监控人员快速准确地追踪目标，提高整体安防的效果和效率。
本文将介绍一些常见的实时人员跟踪方法和技巧。
首先，基于传统计算机视觉技术的人员跟踪方法通常采用特征提取和目标检测的方式。
这些方法常用于监控画面中目标较为明显、背景复杂度相对较低的情况下。
一种常见的方法是采用背景建模技术进行目标分割。
这种方法首先利用一定的时间窗口内的多帧图像来学习场景的背景模型，然后通过与当前帧进行比较，判断目标的存在与否。
这样可以有效地去除背景干扰，准确提取目标。
另一种方法是基于移动目标检测和跟踪。
这一方法利用目标在相邻帧中的运动信息，通过计算目标的运动轨迹来进行跟踪。
常用的技术包括光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
这些方法能够快速跟踪目标，但对目标的形状和外观变化较为敏感。
除了传统方法，近年来深度学习技术的兴起为实时人员跟踪带来了新的变革。
深度学习可以自动学习特征，并进行高级的目标检测和跟踪。
具体来说，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）在实时人员跟踪中得到了广泛应用。
其中，卷积神经网络可以用来进行目标检测。
通过在大量图像数据上进行训练，网络可以学习到目标的特征，并且能够在新的图像中准确地定位和识别目标。
常用的深度学习目标检测模型包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
循环神经网络则可以用来进行目标跟踪。
通过将目标的历史轨迹作为输入，网络可以学习目标的运动规律，从而预测目标在未来帧中的位置。
常用的深度学习目标跟踪模型包括Siamese网络、MOTDT等。
除了模型的选择，还有一些技巧可以提高实时人员跟踪的准确性和鲁棒性。
首先，多种模型的融合可以带来更好的效果。
AE中的位置跟踪与换背景技巧详解
AE中的位置跟踪与换背景技巧详解Adobe After Effects（简称AE）是一款广泛使用的视频后期处理软件。
在AE中，位置跟踪和换背景是非常常见且重要的技巧，它们可以使我们的视频效果更加生动和吸引人。
本文将详细介绍AE中的位置跟踪和换背景技巧，帮助读者更好地掌握这些技术。
位置跟踪是指在视频画面中追踪一个物体或者人物的位置变化，并将其他元素与之关联起来。
首先，我们在AE中导入需要进行位置跟踪的视频素材，在项目窗口中将其拖放至合成窗口中。
接下来，我们需要使用AE提供的“跟踪”功能。
点击合成窗口中的视频素材，然后选择菜单栏中的“动画”-“跟踪”，点击“传统跟踪”或“点跟踪”进行跟踪操作。
在进行位置跟踪之前，我们需要选择一个适合的特征点进行跟踪。
在视频素材中，我们可以选择一个运动稳定的物体或人物的某个特征点，例如眼睛、手指等。
选择完毕后，AE会自动进行跟踪分析，生成跟踪数据。
根据跟踪数据，我们可以在合成窗口中创建一个跟踪点或者跟踪图层，与被跟踪的物体或人物进行关联。
一旦完成位置跟踪，我们可以使用AE的合成功能进一步制作特效。
例如，我们可以添加一个文本图层，然后将其关联到跟踪点上。
这样，文本就会随着物体或人物的位置变化而移动。
除了文本，我们还可以添加其他类型的图层，如形状图层、图片图层等，实现更加丰富的效果。
在换背景方面，AE也提供了强大的功能。
换背景的关键是使用蓝/绿背景（也称为“绿幕”或“蓝幕”）进行拍摄，在后期利用色彩键技术将背景替换为我们想要的画面。
首先，我们需要在AE中导入蓝/绿背景素材和我们想要替换的新背景素材。
接下来，我们在合成窗口中创建一个新合成，并将蓝/绿背景素材和新背景素材分别拖放至该合成中。
然后，我们需要使用AE的“键控制作”功能来实现色彩键技术。
选中蓝/绿背景素材，在菜单栏中选择“效果”-“键控制作”-“色彩键”。
通过调整参数，我们可以将蓝/绿背景去除，并将新背景透过去除的部分显示出来。
AE中实现动态跟踪画面效果的技巧
AE中实现动态跟踪画面效果的技巧AE是一款功能强大的视频编辑软件，可以通过其中的动态跟踪功能实现各种炫酷的画面效果。
在本文中，我们将分享一些在AE中实现动态跟踪画面效果的技巧，希望能帮助到各位用户。
首先，我们需要明确什么是动态跟踪。
简单来说，动态跟踪是指通过软件识别视频中的特定区域，然后将所选区域的动态属性与图像合成，使其看起来像是与视频物体一起移动。
下面是一些实用的技巧。
第一种技巧是使用AE内置的3D相机跟踪工具。
这个工具可以读取视频中的摄像机运动，并将其应用于其他元素，以实现与背景物体的相对运动。
在使用之前，我们需要先选择需要动态跟踪的区域，并对其进行标记。
然后，通过点击菜单栏的"跟踪"选项，选择"3D相机跟踪"工具。
在跟踪完成后，我们可以将其他元素合成到视频中，并应用相机跟踪的运动数据，使其看起来与背景物体无缝融合。
第二种技巧是使用AE中的特效插件。
AE内置了许多强大的特效插件，如光线追踪、烟雾效果等。
这些插件可以帮助我们创建出更加逼真的动态效果。
例如，我们可以使用光线追踪插件模拟阳光透过树叶的效果，或者使用烟雾插件在视频中添加烟雾效果，使画面更具层次感。
这些插件的设置相对简单，只需调整一些参数即可实现预期的效果。
第三种技巧是使用AE中的遮罩工具和跟踪数据。
通过使用遮罩工具，我们可以选择需要跟踪的区域，并将其与其他元素合成。
跟踪数据可以帮助我们将所选区域的运动应用于其他元素，使其与背景物体保持一致的运动轨迹。
例如，我们可以将一个火焰元素与视频中的火焰区域进行遮罩，并将这个元素与跟踪数据进行关联，使其随着视频中的火焰移动而移动，营造出逼真的效果。
此外，还可以结合AE中的粒子效果和烟雾效果来创造出更加逼真的动态效果。
通过调整不同的参数，我们可以模拟出烟雾、火焰、水波等各种特殊效果，使画面更加生动。
总结来说，AE中实现动态跟踪画面效果的技巧有很多，包括使用3D相机跟踪工具、使用特效插件、使用遮罩工具和跟踪数据以及结合粒子效果和烟雾效果。
AE中的背景移动和相机跟踪技术解析
AE中的背景移动和相机跟踪技术解析在Adobe After Effects（简称AE）中，背景移动和相机跟踪是非常重要的技巧，可以帮助我们创建出更加逼真和专业的动画效果。
本文将对AE中的背景移动和相机跟踪技术进行详细解析。
首先，我们来看看背景移动技术。
背景移动是指在一个静态画面中，通过移动背景图层的位置来制造出动态的效果。
在AE中，我们可以利用关键帧和控制点来实现背景移动。
首先，将背景图层导入到AE中，并将其放置在画面合适的位置。
接下来，通过使用关键帧功能，在时间线上选择一个适当的时刻作为起始点，在背景图层上添加一个位置关键帧。
然后，移动时间线至另一个时刻，并调整背景图层的位置，再次添加一个位置关键帧。
通过这样的操作，我们可以在时间线上创建多个关键帧，从而实现背景的平滑移动。
其次，我们讨论相机跟踪技术。
相机跟踪是指通过分析视频画面中的特征点来确定相机的移动轨迹，并利用这些信息在AE中创建出逼真的3D场景。
相机跟踪技术在影视制作中被广泛应用，可以将虚拟物体与现实场景完美融合。
在AE中，我们可以使用自带的相机跟踪器工具来实现这一效果。
首先，导入需要进行相机跟踪的视频素材，并在AE中创建一个新的合成。
接下来，选择合成中的图层，点击“动画”菜单中的“跟踪相机”选项。
AE会自动分析视频画面，确定相机的运动轨迹。
一旦分析完成，AE会创建一个新的相机图层，并将其与原始画面进行对应。
此时，我们可以在合成中添加3D层，并利用相机的运动轨迹来对其进行控制。
通过调整3D层的位置、旋转和缩放等参数，我们可以创建出逼真的三维效果。
总结起来，AE中的背景移动和相机跟踪技术可以帮助我们创造出更加逼真和专业的动画效果。
背景移动通过移动背景图层的位置来制造出动态的效果，而相机跟踪则通过分析视频画面中的特征点来确定相机的移动轨迹，并利用这些信息在AE中创建出逼真的三维场景。
掌握了这些技巧，我们可以为我们的作品增添更多的创意和视觉冲击力。
背景更新的方法
背景更新的方法背景更新指的是在已有知识基础上，通过新研究、新观测、新发现等手段对先前认知或假设的修正、拓展或更新。
针对不同的学科领域和研究对象，背景更新的方法也不尽相同。
本文将针对不同学科领域，介绍背景更新的方法。
一、自然科学领域在自然科学领域，背景更新主要是通过实验或观测获取新的数据和信息，进而对之前的理论进行修正和更新。
下面列出几种常见的方法：1. 实验验证：通过实验来检验之前的假设和理论是否正确，如果实验结果与原始假设或理论不一致，则需要对其进行修正或拓展。
2. 理论模拟：通过理论模拟来验证和预测理论的可行性和正确性，如果模拟结果与实验或观测数据一致，则可以确定该理论的正确性，否则需要进行修正和拓展。
3. 多源数据比对：通过对不同来源的数据进行比对，发现新的规律和现象，从而对之前的理论进行更新和修正。
4. 联合研究：通过跨学科、跨领域的研究，将不同领域的知识综合在一起，从而开创新的研究方向和视角。
在社会科学领域，背景更新主要是通过案例分析、文献综述和实地访谈等方式进行。
下面列出几种常见的方法：2. 文献综述：通过对相关领域的文献进行系统性的综述和分析，从中发现新的思路、理论和现象，从而对之前的理论进行更新和拓展。
三、医学领域1. 临床试验：通过随机对照实验的方式，验证和比较新的治疗方法和药品对疾病的疗效和副作用，从而对之前的治疗方法和药品进行更新和优化。
3. 专家会诊：通过医学专家的会诊和讨论，优化和完善之前的诊疗方案和治疗方法。
四、工程技术领域1. 仿真实验：通过模拟实验和数据分析，测试和验证新的工程方案和技术的可行性和效果，从而对之前的方案和技术进行更新和优化。
背景更新的方法因学科领域和研究对象而异。
在实际研究中，需要根据具体情况选择合适的背景更新方法，借助不同的手段来获取新的数据和信息，从而为之前的知识和理论带来更新和完善。
除了以上所列举的方法外，还有其他一些背景更新的方法也值得我们关注。
AE中的图层跟踪与视觉追踪教程
AE中的图层跟踪与视觉追踪教程图层跟踪和视觉追踪是Adobe After Effects (AE)软件中非常强大的功能。
通过这些功能，我们可以将图形、文字或其他元素精确地与视频中的移动物体进行同步，从而创造出令人瞩目的视觉效果。
本教程将教您如何在AE中使用图层跟踪和视觉追踪。
首先，打开AE软件并导入您要编辑的视频素材。
然后，创建一个新的合成，并将视频拖放到合成的时间轴上。
接下来，在“工具”面板中选择“跟踪器”。
在图层跟踪的应用过程中，我们经常会使用两个组件：跟踪点和跟踪目标。
跟踪点是我们要跟踪的移动物体上的一个参考点，而跟踪目标则是我们要将图层与之同步的位置。
首先，选择您要跟踪的视频中的一帧，并在“跟踪器”面板中单击“跟踪点”。
然后，将跟踪点移动到物体上的一个关键位置，如其上边缘或顶点。
这将成为我们的跟踪点。
接下来，将时间滑块拖到视频中的下一帧，并移动跟踪点，使其保持与物体一致的位置。
AE将自动检测并计算跟踪点的位置变化，从而实现图层的精确跟踪效果。
完成跟踪点的设定后，我们需要创建一个跟踪目标。
在“跟踪器”面板中，单击“跟踪目标”并将其移动到我们希望图层与之保持同步的位置上。
通常，这是移动物体在视频中的背景。
在完成跟踪点和跟踪目标的设定后，我们可以开始使用图层跟踪的结果了。
选择要应用图层跟踪的图层，然后单击“应用图层跟踪”按钮。
AE将自动将该图层与跟踪目标进行关联，并在时间轴上生成一个“图层跟随”属性。
通过调整“图层跟随”属性的参数，我们可以进一步优化图层的跟踪效果。
例如，我们可以根据需要调整图层的位置、缩放或旋转，以适应视频场景。
此外，我们还可以使用其他AE特效和技巧，如遮罩、调色和动画，以进一步改善跟踪效果。
除了图层跟踪，AE还提供了视觉追踪功能，用于更准确地将图层与视频中的移动物体进行同步。
视觉追踪利用计算机视觉算法来检测视频中的关键特征，并根据这些特征的移动来跟踪物体。
要使用视觉追踪功能，请在“跟踪器”面板中选择“视觉追踪”。
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背景更新的一个简单方法是以当前某段时间内的图象序 列的平均值作为参考图象， 即产生一个除运动区域以外与当前 静态场景相似的近似背景图象。 这种方法在物体是连续运动且 背景多数时间内可见的条件下是有效的，但在运动物体很多、 特别是当物体运动速度很慢的情况下这种方法就不可靠了； 这 种方法也不适用于两模态的背景情况， 此时用该方法恢复背景 的速度很慢 &’(。这种简单求平均的做法实际上是将每个象素可 能出现的值看作是均衡分布的，没有考虑其具体的分布规律。 因此， 改进的思路是假定象素值服从某种分布模型， 如高斯分 布，通过一段时间的训练获得其参数并不断更新其分布参数， 就 可 得 到 较 好 的 背 景 更 新 方 法 。 )*+, -,. /0123450+*
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背景更新及实时跟踪流程图
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实验结果
实验环境： 7/ 机 （ 7+,31:<>>?=6"@AB， #!C@ 内 存 ， D$’; 硬
盘） ， 加拿大 @-3*4E 公司 @+3+4*?77F 图像采集卡， @9?G/HHD$" 开发工具。 在室内环境下， 已做了多组实验， 包括连续若干小时 的实验， 取得了令人满意的结果， 表明该方法具有明显的实用 价值。图 ! 给出了一组图象序列中的一部分处理结果； 图=给 出了该序列的最初和最后背景图象的差别对比， 反映光照等变 处 理 速 度 可 达 #" 帧 I 秒 ， 化造成的影响， 图 片 大 小 是 =C’E!CC ， 完全可以满足一般应用问题的需要。对于大尺度的图象， 可以 选择内部处理的压缩比例， 提高速度。
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图! 基于动态背景更新方法的实时跟踪
计算机工程与应用 !""#$#% #"6
如图 ! 所示， 在该图象序列中， 有一个人横穿场景， 但自始 至终背景基本上没有变化， 反映在表格中的背景好象没有经过 任何更新一样。 但实际上， 任意两幅背景都有细微的差别， 如果 将最后一幅背景图象和最初一幅背景图象进行差分并二值化 ， 而使用“ 动态背景更新 就可以看出错误的积累（ 如图 , 所示） 方法” 在每一步之间都对背景中的非变化区域直接进行了更新 才避免了误差的积累。
面向视觉监视实时跟踪的动态背景更新方法
艾海舟 乐秀宇 （ 清华大学计算机科学与技术系 智能技术与系统国家重点实验室， 北京 #"""+, ）
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摘 要 实时跟踪是视觉监视系统的核心技术之一， 背景更新方法是实时跟踪技术成功与否的关键所在。 该文在介绍了
参考文献
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实时跟踪与背景更新
在视觉监视问题中， 对运动目标的实时跟踪主要有两种方
法 &)’： 当前图象与参考图象之间的差 （ # ）固定背景差分方法 （ 分） ， 时间间隔图象差分方法（ 当前连续两幅图象（ 时间间隔 （ !）
基金项目： 清华大学骨干教师计划（ 编号： 百 ""U ） 资助
#", !""#$#% 计算机工程与应用
图, 图 ! 序列中最初和最后两幅背景图象之间的差分
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各种现有方法的基础上， 提出了一种新的动态背景更新方法， 实验表明这是一种对光线变化鲁棒性高、 速度快、 跟踪效果 好的实用方法。 关键词 实时跟踪 背景模型 视觉监视 文献标识码 = 中图分类号 >?(%
文章编号 #""!.+((#.（ !""# ） #%."#",."(
!"#$%&’ ($’)*+,-#. /0.$1&#* 2314,. 5,+ 63$789&%3 9+$’)&#* &# :&;-$7 <-+=3&77$#’3
成本日益降低， 视觉监视系统在我国开始步入普及阶段， 广泛 用于诸如银行、 宾馆、 超级市场、 机场、 车站等公共场所， 在公共 安全领域起着日益重要的作用。 但是目前视觉监视系统的功能 绝大多数仅仅停留在保安员对视频信号的人工监视和事后录 象分析上， 并没有充分利用目前计算机技术高速发展所提供的 强大计算能力。 事实上， 多数视觉监视系统还是模拟式的， 少数 数字式的系统也仅仅是提供多画面显示及硬盘录象类的简单 功能。鉴于此， 目前在国内外学术界及工业部门都开始着眼于 这类系统的核心问题之一 研 究 新 一 代 的 高 级 视 觉 监 视 系 统 &#’， 是实时目标跟踪和分类 &!’。 在面向视觉监视的实时跟踪问题研究中， 一种最基本的方 即采用根据某种背景模型更新的参考图 法 是 背 景 差 分 方 法 &(’， 象， 计算当前图象与参考图象的差分图象， 做阈值化处理分割 这种方法具有计算简单、 速度快的 出变化区域作为跟踪结果 &)’。 优点， 其核心问题是如何处理环境中光线变化等造成的背景变 化问题， 即作为参考图象的背景图象的更新问题。
#
引言
在保安监控领域， 随着以摄象机为核心的视觉监视系统的
之间的差分） 。 !*） 第一种方法采用一个作为参考图象的背景图象， 将当前图 象与这个背景图象做差分来找到作为前景的运动物体。 如果参 考图象选取得当， 这种方法的优点是可以准确地分割出运动物 体。该方法成功与否依赖于所采用的背景更新方法， 以弥补动 态场景中的光线变化等因素带来的不利影响。 第二种方法是对一个小的时间间隔前后的两幅图象做比 较， 根据其中得到的变化区域来区别背景和运动物体。这种方 法在动态环境下的自适应性是很强的， 但是这样分割出来的区 域实际上是物体前后两个位置的“ 或” 区域， 比物体实际所在的 区域要大。采用这种方法时， 需要考虑如何选择合适的时间间 隔， 这一般依赖于所监视的物体的运动速度。对快速运动的物 体， 需要选择较小的时间差， 而如果选择得不合适， 最坏情况下 物体在前后两桢中没有重叠，造成被检测为两个分开的物体； 而对慢速运动的物体， 应该选择较大的时间差， 而如果选择得 不适当， 最坏情况下物体在前后两桢中几乎完全重叠， 根本检 测不到物体。 目前现有的保安系统多数是按第一种模式工作的， 且一般 采用的是固定背景参考图象。由于动态场景中， 即便是室内环 境， 也存在光线等各种变化造成的干扰， 固定背景的方法存在 很大的局限性。通常这类系统需要时常的手工初始化。如果不 进行重新初始化， 错误将随时间不停地积累造成失效， 故只适 用于变化较小的短期的跟踪问题。 现在的趋势是采用背景更新 机制对各种变化造成的影响进行补偿， 刷新参考图象， 弥补固 定背景方法的缺欠。
新方法， 在此基础上提出了一种实时跟踪算法。该方法既具有 “ 时间间隔图象差分方法” 对场景微小变化， 特别是光线变化的 适应性， 避免了积累性误差， 又具有“ 固定背景差分方法” 检测 运动物体准确的优点， 实现了两种方法的优势互补。该方法计 算简单， 速度快， 在视觉监视中具有明显的实用价值。 （ 收稿日期： !""" 年 * 月）,.+* 系统中 使 用 了 高 斯 分 布 背 景 模 型 ， 即 将 背 景 的 每 个 象