贝叶斯推理。
一、贝叶斯推理的基本原理。
贝叶斯推理是一种统计融合算法，它主要是基于贝叶斯法则来进行推理的，和其他需要先验知识的算法一样，该方法也需要观测空间的先验知识，从而实现对观测空间里的物体的识别。在给定证据的条件下，贝叶斯推理能提供一种计算条件概率即后验概率的方法。
在给定证据的情况下，假设事件发生的后验概率；
在假设事件发生的条件下，证据出现的概率（有时也被称为假设事件的似然函数）；
假设事件发生的先验概率，且有；
出现e证据的全概率，即在各假设事件hj都可能发生的情况下，证据e出现的概率和。
二、贝叶斯推理在运动目标提取中的应用。
文献“foreground object detection from videos containing complex background”应用贝叶斯推理的方法来实现前景点和背景点的分类。
基于贝叶斯模型的运动检测算法由四个阶段组成：变化检测、变化分类、前景对象提取和背景模型更新。
对于背景物体，总会存在一些重要的特征区别于前景目标。设为从**中提取的像素点 s = x,y)在时刻t的特征向量的离散值。利用bayes规则，背景b或者前景f 的遵循如下后验概率：
（c=b或f） （1）
利用 bayes 判定规则，当特征向量满足如下条件时，像素被归为背景：
而对任意像素s，它要么是前景要么为背景，故有：
将式（1）（3）带入（2）可得：
以上表明，通过分析先验概率 ，概率和条件概率 ，可以将一个特征分类，并将其对应的像素点归类为背景或者前景。
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