对于随机变量X的观测数据集{x1,x2,…,xN}，xt=(rt,gt,bt)为t时刻像素的样本，则单个采样点xt其服从的混合高斯分布概率密度函数：
?...混合高斯背景建模算法流程
1.每个新像素值Xt同当前K个模型按下式进行比较，直接找到匹配新像素值的分布模型，即同该模型的均值偏差在2.5σ内：
?...6.各模式根据w/a^2按降序排列，权重大、标准差小的模式排列在前。
7.选前B个模式作为背景，B满足下式，参数T表示背景所占的比例：
?...'.bmp');
I1 = imread(frame); % 依次读入各帧图像
fr_bw = I1;
% 计算新像素与第m个高斯模型均值的绝对距离
for...bg_bw(i,j) = bg_bw(i,j)+ mean(i,j,k)*w(i,j,k);
end
% 像素值与任一高斯模型都不匹配，则创建新的模型
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