Blandning av Gaussians är en allmänt använd metod för bakgrundsmodellering för att upptäcka rörliga objekt från statiska kameror. Många förbättringar av den ursprungliga metoden som utvecklats av Stauffer och Grimson [1] har föreslagits under de senaste åren och syftet med detta dokument är att tillhandahålla en undersökning och en ursprunglig klassificering av dessa förbättringar. Vi diskuterar också relevanta frågor för att minska beräkningstiden. För det första, den ursprungliga MOG påminns och diskuteras efter de utmaningar som möttes i videosekvenser. Sedan kategoriserar vi de olika förbättringar som finns i litteraturen. Vi har klassificerat dem i termer av strategier som används för att förbättra den ursprungliga MOG och vi har diskuterat dem i termer av de kritiska situationer de påstår sig hantera. Efter att ha analyserat strategierna och identifierat deras begränsningar avslutar vi med flera lovande riktningar för framtida forskning.
I REF presenteras en undersökning av den ursprungliga klassificeringen av förbättringarna i Blandning av Gaussians (MoG).
Background Modeling using Mixture of Gaussians for Foreground Detection-A Survey
{'venue': 'ICAT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}