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混合高斯模型能够拟合像素颜色值分布、跟踪复杂的场景变化,基于它的算法已经成为对视频序列实施背景减法时的一个标准背景建模方法。分析了GMM算法的理论框架,提出了算法改进的两个方面:模型参数更新和BG/FG分类决策。在综述各种已有的算法的基础上,从学习因子控制、模态个数调节、算法评价以及算法初始化等几个方面展开分析。这些分析结果将为后续研究提供思路和方向。