SOBS（背景建模）

SOBS（self-Organizingthrough artificial neuralnetworks）是一种基于自组织神经网络的背景差分算法，主要是借鉴神经网络的特性，一个网络输入节点，对应多个中间节点，将背景模型中的一个像素映射到模型的多个位置，并采用了像素邻域空间相关的更新方式，使邻域的信息进一步融入模型中，使得算法具有邻域空间相关性。

背景模型建立

选择背景模型的映射大小，一般选取n= 3，即一个像素点对应于模型中的3*3块，背景模型相比于原始图像扩大了9倍。

选择HSV颜色空间，选取第一帧数据作为背景模型的初始化数据。

前景目标检测

计算当前像素点与其对应的模型块里像素点的最小距离，若最小距离小于阈值，则判定为背景，更新背景模型。

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