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我在實施論文時遇到了一些問題Statistical Background Subtraction for a Mobile Observer。背景扣除的中值差異
問題1：
4.1節，它談論「......平均方差計算在從第一組件的整個圖像......」
我感到困惑的是什麼作者實際上是這個意思。
根據用於實時跟蹤（1999）斯托弗& Grimson的紙自適應背景混合模型，每一個背景模型方差被初始化（價值36說的），然後它就會爲每個像素進行更新。應該採用該幀中所有像素的第一個模型方差的中位數？
OR
我們計算方差基於其那些屬於第一模型，然後將所有這些方差米e典的強度值的歷史的每個像素。
問題2：
我在理解部分式（12）4.1
一）面臨的困難「我是從1到H+1？如果是的話，（H + 1）模型如何擬合方程？ i）剛好在等式（13）之後，定義了P(A_1 | B_(H+1),M)。不應該rho_(H+1) = min(1, N_tot/N_max)而不是最大可能使P(A_1 | B_(H+1),M)（ - ）ve？ ii）對於（H + 1）模型，對於方程（12）我們應該有P(A_1 | B_(H+1),M) * P(B_(H+1) | N) to P(A_1 | Z,M)？
b）當H = 1時，P(A1|Z,M)變成1？
我的實施是here。
請檢查我在MATLAB文件中的試用，這些文件在我的webpage中提到。
我理解你的第一個選項是正確的方式。 – 2011-05-23 09:28:00