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针对视觉背景提取模型对动态场景适应性不强、运动目标检测精度低等问题，提出一种改进的视觉背景模型算法．在模型建立与初始化阶段，采用按序抽取的方法将像素点本身信息加入到背景模型中，形成邻域背景模型，降低复杂场景对模型的影响；在前景检测阶段，结合像素点的空间邻域信息自适应地获取分割阈值，减少各类复杂场景对检测结果的干扰，提高运动目标检测的精度；在背景更新阶段，根据场景复杂度动态地调整模型的更新周期与更新方式，使得模型能够有效地消除虚影与背景噪声的影响，增强模型对复杂场景的适应性与鲁棒性．与典型算法进行对比的实验