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对高斯模型的更新做出改进,以找到一种快速、有效的、适合DSP运算的算法。高斯模型的参数对背景模型判别产生的影响是不同的,因此它们的更新对于背景模型判别产生的影响也是不相同的。学习率直接影响模型参数的更新,如果对所有参数采用同一学习率,当学习率取值比较大,适应环境变化能力强,但容易受噪声影响,不够稳定;当学习率取的比较小,适应环境变化的能力就低,但是具有鲁棒性。利用均值和方差对背景模型判别影响不同这一特性,对均值和方差的更新采用不同的学习率,在保持可行的算法复杂度的情况下,使背景模型能够适应背景的变化。