《表2 平均性能比较：区域颜色属性空间直方图背景建模》

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《区域颜色属性空间直方图背景建模》

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相比使用传统的颜色特征和纹理特征的Vi Be以及LOBSTER方法，本文使用鲁棒的颜色属性和反映局部信息的空间直方图构建模型，在基本场景下的F1值最高。Vi Be是一种基于像素的建模方法，采用的邻域传播机制使其能够在相机抖动场景中取得最优性能，但是检测结果容易产生“鬼影”。本文方法使用了多个模型直方图并赋予不同权重，从而更准确、稳定地描述背景状态，能够在动态背景和间歇物体运动场景下得到最佳检测效果。由于纹理特征的灰度尺度不变性，计算帧内、帧间局部二值模式来构建模型的LOBSTER在阴影场景下的F1值最高，但是本文方法使用的鲁棒颜色属性有助于光线变化和阴影处理，也得到了较满意的检测性能。DECOLOR使用鲁棒主成分分析进行背景建模，在红外场景下综合性能最高，但是该方法需要提前载入视频帧，难以实现实时检测。各算法在所有场景的综合性能平均值比较如表2所示，可见本文方法的整体平均性能相对已有方法有所提高。