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针对传统背景建模算法初始化时间长、存在Ghost区等缺点,本文根据样本一致性原理,提出一种基于像素抽样的背景建模方法。初始化阶段利用历史像素序列多次采样构建背景模型;模型更新采用改进的ViBe算法,同时更新历史像素模型和ViBe背景模型;前景检测时,利用样本一致性原理,将源像素同时与两个模型作比较,获得目标。对比实验表明,与Vibe原算法及传统目标提取算法相比,本文算法在有运动目标存在的情况下,初始化效率较高,并且有效抑制Ghost区,低速目标检测效果良好。