针对背景差法易受外界环境因素影响的缺点, 提出了一种基于改进K-均值聚类的背景建模方法。通过比较任意样本与该像素位置处的子类中心之间的距离, 对各个像素的观察值进行聚类, 并在聚类过程中逐步确定其类别数。一段时间的学习之后, 样本数最多的子类就构成了背景模型。仿真结果表明, 该算法即使在运动目标存在的情况下也能准确的提取出实际的 背景, 而且显著地降低了系统的存储量。-Aimed at the disadvantage that background subtraction was liab