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本文提出一种基于重叠分块的背景建模方法,每个分块由其二维离散小波变换的低阶系数作为描述子表示。提出一种阶梯型模型参数更新方法,为每个分块建立一个高斯模型以适应训练视频中存在前景的情况。利用在光照变化的情况下RGB空间中两帧像素的RGB向量夹角几乎不变的特性,建立了余弦距离分类器以适应光照变化。在像素级别的前景分割判决中采取了类似于多数投票判决的策略,有效减少了最终判决的错误概率。实验结果证明,该方法与传统方法相比具有较高的准确性。