背景差分
MoGのように、処理対象の画像を用いてオンラインで逐次的に背景モデルを更新していく手法では、背景領域の画素のみを用いて背景モデルを更新する方法と、前景領域と背景領域を区別せず、全ての画素で背景モデルを更新する方法の2つの戦略が考えられる。
前者の更新方法では、本来背景となるべき画素を前景として誤検出した場合に、その画素がいつまでたっても背景モデルに取り込まれず、ずっと前景として誤検出しつづけてしまうというデッドロックと呼ばれる状態になる危険がある。後者の更新方法ではデッドロックは起きないが、代わりに前景領域に相当する物体が長時間同じところに居続けると、それが背景モデルに取り込まれ、検出見逃しを起こすという問題がある。
事前に取得した背景のみからなる画像は背景画像と呼ばれる。これを B {\displaystyle B} とする。 また、前景領域と背景領域の両方を含む、処理の対象となる画像を I {\displaystyle I} とする。 背景差分のもっとも単純な手法は画素 p {\displaystyle p} における画像の画素値を比較する方法である。 画像 B {\displaystyle B} , I {\displaystyle I} の p {\displaystyle p} における画素値をそれぞれ B ( p ) , I ( p ) {\displaystyle B(p),I(p)} とする。 画素値はグレイスケール画像の場合は輝度値と一致する。カラー画像の場合は様々な色空間で表現された3または4次元のベクトルで表される。 通常、画素値は撮影したカメラに応じたノイズによる影響を受ける。そのため、 B ( p ) {\displaystyle B(p)} と I ( p ) {\displaystyle I(p)} の画素値が完全に一致することはほとんどない。