Question

问题1 ：

在4.1节中，它谈到“......在第一个组件的整个图像上计算中位数方差......”

我很困惑作者的真正含义。

根据 Stauffer＆amp; Grimson 的论文“自适应背景混合模型实时跟踪”（1999），对于每个背景模型，方差得到初始化（比如值36），然后对每个像素进行更新。应该采用第一个模型在该帧的所有像素上的方差的中位数吗？

OR

我们根据属于第一个模型的强度值的历史记录为每个像素计算方差，然后取所有这些差异的m e dian。

问题2 ：

我在第4.1节

中难以理解等式（12）

a）'i'从1到H+1？如果是，第（H + 1）个模型如何适合等式？

i）在等式（13）之后，定义了P(A_1 | B_(H+1),M)。 rho_(H+1) = min(1, N_tot/N_max)不应该是P(A_1 | B_(H+1),M)（ - ）ve？

的最大值

ii）对于第（H + 1）个模型，我们应该对等式（12）有P(A_1 | B_(H+1),M) * P(B_(H+1) | N) to P(A_1 | Z,M)吗？

b）当H = 1时，P(A1|Z,M)变为1？

我的实施是here。

请在我webpage中提到的 MATLAB 文件中查看我的试用版。

Answer 1

问题1，第一个选项，“是否应该采用该帧的所有像素的第一个模型方差的中值？”。

是的，它假设背景像素的方差低于前景。因此，所有方差的中位数将为背景提供可接受的方差。

Answer 2

它也在opencv书中。