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基于柯西分布统计模型和梯度信息，提出了一种用于热成像（红外）图像序列中行人目标检测的统计背景剔除方法．它不依赖传统红外行人检测方法的“热场”（hot-spot）假设（即认为人体区域总比周围环境热），而是用一种快速动态背景的重建方法建立初始化背景Gaussian模型，简化了Cauchy分布的参数估计问题．基于Gauchy分布的背景剔除被首先用来识别局部兴趣区域（Regions—Of-Interest，ROI）．在每个兴趣区域将当前图像和背景图像的梯度信息组合成一个梯度图．对梯度图进行各向异性滤波和运用最大类