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自适应混合背景模型的关键在于模型的参数能够根据输入数据的变化，进行自适应的改变。本文在最大似然准则下，推导出了混合高斯模型参数的递推方程，并定义遗忘因子和学习率因子，通过分析遗忘因子和学习率因子在方程中的物理意义，我们得到了更一般遗忘因子和学习率因子的表达形式，并证明了这种学习率因子能够保证本文提出的学习算法的收敛性。通过实验证明，本文提出的学习算法无论在收敛速率，还是在准确性方面，都要优于传统的方法。