背景差異法(fr a me Diference)

此方法是以前景與背景的畫面不同，依據視訊擷取的背景資料 去取得較穩定可信任的資訊，去計算前景與固定背景的像素差異情形，以整合畫素為基礎(pixel-based)與高階區域為基礎(region-based)的資訊，管理 一些視訊並允許其背景資料 的突然改變，這個混合模式嵌入了貝氏機率理 論並允許多個物件的追蹤，有些學者提出以背景差異(background subtraction)模式為基礎去探索移動物件的陰影消除，此方法採用線上初始化(on-line initialization)演算法快速地訓練出正確的背景資訊，他們強調如何有效率並正確的建立背景資訊，以防止判斷錯誤所造成的誤差，這些研究在也同樣強調如何盡快而可靠的找出未覆蓋的背景(uncovered background)資訊。