上一篇介绍混合高斯模型(GMM)http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wxyz.html
不过还有几篇比较经典是在GMM上的改进：
1.An Improved Adaptive Background Mixture Model for Realtime Tracking with Shadow Detection 其实OpenCV实现的是这篇文章。他的创新点就是用EM初始化每个高斯模型的参数；
2.Effective Gaussian mixture learning for video background subtraction 这篇文章的创新点是对混合高斯模型参数更新的方式
3.Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction这篇文章的创新点是：把混合高斯模型数量K变成自适应的了，而不像以前是一个固定值（一般3-5个）。
如果你还想了解更多关于混合高斯的改进可以看一篇综述：Background Modeling using Mixture of Gaussians for Foreground Detection A Survey 读完这篇文章你会发现GMM挖了一个多大坑呀！
以像素值为特征的背景建模方法还有一类是codebook的方法，文章是Background Modeling and Subtraction by Codebook Construction，这篇文章是马里兰大学发表的，而马里兰大学最大的特点是不公开代码，每年灌水无数但是无论哪个课题组都不公开代码，我真是怀疑他们是商量好的了~~~
之后还有一些文章是在这篇codebook上面的改进，是国立台湾科技大学 Jing-Ming Guo做的，文章题目：1）
Hierarchical Method for Foreground Detection Using Codebook Model，2）Cascaded Background Subtraction Using Block-Based and Pixel-Based Codebooks 3）Hierarchical Method for Foreground Detection Using Codebook Model这三篇文章是同一个写的，第一篇是期刊，第二和第三篇是ICPR2010和ICIP2010，但是这三篇非常非常非常相似，不过后两篇在作者主页已经找不到了，可以到google学术上去下载。
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下面介绍一下传统codebook的方法： http://hi.baidu.com/lin65505578/blog/item/a03ae693c1fa6096a877a437.html
CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型。这种模型能很好地处理时间起伏，缺点是需要消耗大量的内存。CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成。CB和CW的形式如下：
CB={CW1,CW2,…CWn,t}
CW={lHigh,lLow,max,min,t_last,stale}
其中n为一个CB中所包含的CW的数目，当n太小时，退化为简单背景，当n较大时可以对复杂背景进行建模;t为CB更新的次数。CW是一个6元组，其中IHigh和ILow作为更新时的学习上下界，max和min记录当前像素的最大值和最小值。上次更新的时间t_last和陈旧时间stale(记录该CW多久未被访问)用来删除很少使用的CodeWord。
假设当前训练图像I中某一像素为I(x,y)，该像素的CB的更新算法如下，另外记背景阈值的增长判定阈值为Bounds：
(1) CB的访问次数加1；
(2) 遍历CB中的每个CW，如果存在一个CW中的IHigh，ILow满足ILow≤I(x,y)≤IHigh，则转(4)；
(3) 创建一个新的码字CWnew加入到CB中, CWnew的max与min都赋值为I(x,y)，IHigh <- I(x,y) + Bounds，ILow <- I(x,y) – Bounds，并且转(6)；
(4) 更新该码字的t_last，若当前像素值I(x,y)大于该码字的max，则max <- I(x,y)，若I(x,y)小于该码字的min，则min <- I(x,y)；
(5) 更新该码字的学习上下界，以增加背景模型对于复杂背景的适应能力，具体做法是：若IHigh < I(x,y) + Bounds，则IHigh 增长1，若ILow > I(x,y) – Bounds，则ILow减少1；
(6) 更新CB中每个CW的stale。
使用已建立好的CB进行运动目标检测的方法很简单，记判断前景的范围上下界为minMod和maxMod，对于当前待检测图像上的某一像素I(x,y)，遍历它对应像素背景模型CB中的每一个码字CW，若存在一个CW，使得I(x,y) < max + maxMod并且I(x,y) > min – minMod，则I(x,y)被判断为背景，否则被判断为前景。
在实际使用CodeBook进行运动检测时，除了要隔一定的时间对CB进行更新的同时，需要对CB进行一个时间滤波，目的是去除很少被访问到的CW，其方法是访问每个CW的stale，若stale大于一个阈值（通常设置为总更新次数的一半），移除该CW。
综上所述，CodeBook算法检测运动目标的流程如下：
(1) 选择一帧到多帧使用更新算法建立CodeBook背景模型；
(2) 按上面所述方法检测前景（运动目标）；
(3) 间隔一定时间使用更新算法更新CodeBook模型，并对CodeBook进行时间滤波；
(4) 若检测继续，转(2)，否则结束。
