前景检测是计算机视觉领域备受关注的一个研究方向,在人机交互、智能安全监控和智能交通系统等领域得到了广泛的应用。由于视频场景的复杂性和多样性,实际应用中的前景检测通常面临很多的挑战,比如动态背景的有效识别问题,噪声和前景信息对背景模型更新的干扰问题,复杂前景存在时的背景初始化问题等。为了解决这些挑战,本文研究了复杂场景下基于子空间模型的前景检测技术。该技术实现了对背景信息和前景信息的鲁棒建模,并且可以在模型初始化、前景/背景分类和模型更新等环节有效抵御场景信息的干扰。具体而言,本文主要研究内容包括:1.提出了一种基于稀疏误差补偿的增量前景检测方法。该方法采用改进的增量主成分分析技术实现背景子空间的更新,并充分考虑了前景的稀疏性,因此具有更好的准确性和适应性。此外,设计了一种基于概率采样的稀疏误差补偿策略。该策略用补偿后的图像进行背景子空间更新,并通过引入随机性减少了噪声和前景信息对补偿过程的干扰,提高了前景检测算法的鲁棒性。2.提出了一种抗干扰的误差补偿算法,可以解决现有方法中前景误差补偿环节存在的前景信息正反馈和动态背景干扰的问题。算法将前景的空间连续性约束引入前景误差补偿过程,并将误差估计任务归结为一个目标优化问题。随后,借助非局部约束的理论,提出了一种求解该优化问题的快速近似算法,有效实现了动态背景和前景的区分。此外,提出了一种基于alpha通道的平滑补偿策略,提高了补偿算法的鲁棒性。最后,设计了一种新的背景补偿模板,该模板不依赖于背景子空间模型。新补偿模板的应用阻断了前景信息的正反馈通道,提高了算法对复杂前景的抗干扰能力。3.提出了一种基于互协方差的二维子空间背景建模方法,首次将互协方差二维主成分分析技术引入前景检测领域。由于该技术可以保留全部的图像协方差信息,因此可以实现准确的背景估计。另外,传统的互协方差二维主成分分析算法只能进行批量运算,为了满足前景检测的实际需求,设计了一种增量的互协方差二维主成分分析算法,实现了背景子空间的自适应更新。最后,本文将背景子空间学习和前景估计问题归结为一个统一的目标优化问题,并设计了有效的优化算法对其进行联合求解。算法充分利用了子空间学习和前景估计的关联性,因此提供了更准确的前景检测结果。4.研究了前景检测算法中的自适应背景基选择问题。首先提出了一种基于区域的背景基矩阵初始化构建方法。该方法设计了一种基于多重聚类评估的优化算法,可以对视频帧/区域进行自适应评分。由于评分反映了视频帧/区域包含前景的多少（干净程度）,根据评分进行背景基选择可以减少前景信息的引入。其次,设计了一种基于区域的背景基矩阵更新方法,增强了背景基矩阵对背景变化的适应性。该方法利用现有的背景基信息对新视频帧的干净程度和独特性进行综合评估,并通过平衡两者的关系选择新背景基。当现有的背景基失效,新背景基将替换失效的背景基,从而实现背景基矩阵的自适应更新。最后,设计了一种与分区域背景基矩阵构建和更新过程相匹配的前景检测框架,实现了复杂场景下的前景检测。