我是图像处理的新手，我正在研究项目多个对象检测（帧中的任何对象）和跟踪。我阅读了一些检测算法，并考虑使用卡尔曼滤波器实现高斯混合模型的检测和跟踪。
1）与其他背景扣除方法相比，GMM有多好？
2）因为GMM使用k-means将前景与背景分开。我一直试图找出K高斯分布的最佳数量？找到K？
的任何方法/算法3）GMM仅检测移动物体。如何检测静态对象？
我想在ImageJ中使用Java实现这个项目。
有什么建议吗？ Plz帮助!!
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我不是Java专家，但我可以告诉你该怎么做： 用于执行背景减法的第一个mog是在1999年。尽管有许多算法试图优化mog但仍存在两个基本问题：1-对强度值变化的敏感性＆＃34;光变化＆＃34;是非常高的，2它适应慢，这使得在检测慢速移动的物体和避免重影（移动物体产生的空洞）之间进行权衡 如果你刚开始研究这个问题，我建议使用：vibe或其中任何一个是扩展名：vibe +，vibe ++，lobster，subsense。 这些方法不适合任何基于概率的模型，这就是它们有效的原因。
对于静态对象：这是完全不同的问题。您可以使用投标生成算法（边框）来建议投标。这些提议可以通过机器学习进行分类。 您需要知道这些问题仍在研究中，并且没有最佳解决方案