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본 발명의 실시예에 따른 다중 가우시안 분포 기반의 적응적 배경 모델링 방법은 분포 개수를 "K(K≥1)"로 설정하며, 기준 프레임의 각 픽셀 값과 기 설정된 값을 갖는 분산으로 상기 기준 프레임의 각 픽셀에 대한 분포들을 생성하여 메모리에 저장하는 단계와, 상기 기준 프레임 이후에 입력되는 프레임(이하, '다음 프레임'이라고 함)의 픽셀 값과 상기 분포들간의 비교를 통해 상기 메모리에 저장된 분포들 중 어느 하나를 선택하는 단계와, 상기 픽셀 값이 상기 선택된 분포의 기 설정된 범위에 포함되는 경우 상기 픽셀 값을 상기 선택된 분포에 병합하여 상기 선택된 분포의 파라미터를 갱신하는 단계와, 상기 생성된 분포들 중 상기 선택된 분포를 제외한 나머지 분포들의 가중치를 기 설정된 분포 갱신 조절용 파라미터를 이용하여 갱신하는 단계와, 상기 픽셀 값이 선택된 분포의 기 설정된 범위에 포함되지 않을 경우 상기 분포 개수(K)를 "1" 증가시키고 상기 다음 프레임의 픽셀 값과 기 설정된 값을 갖는 분산 및 상기 분포 갱신 조절용 파라미터를 갖는 가중치를 이용하여 새로운 분포를 생성하여 상기 메모리에 저장하는 단계와, 상기 메모리에 저장된 분포 각각에 대한 가중치 및 분산을 이용하여 신뢰도를 산출하며, 상기 산출된 각 신뢰도를 기반으로 상기 메모리에 저장된 분포들에서 배경 분포를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. |
