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提出了一种基于多样性采样原理的高斯核密度估计模型用于多模态背景描述.从包含运动物体的训练序列中,提取具有较高频度以及最大多样性的样本集用于背景建模.并根据新样本及邻域点在总样本集中取值的相关频度计算权值,避免了采用全部训练点产生的信息冗余和重复计算等缺点,使背景核估计的计算简单有效.对复杂场景下车辆监控系统进行实验,结果表明,该算法在提取运动物体中是有效的.