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Uma das partes difíceis no problema de rastrear pessoas em ambientes monitorados é a correta segmentação da imagem. Neste contexto, é comum a simples separação do plano de fundo e com isso outros objetos que não são de interesse são segmentados. O uso de um modelo estatístico eficiente pode levar o processo de segmentação a taxas maiores de acerto. Este trabalho apresenta o estudo e compreensão do modelo de fundo adaptativo baseado em Mistura de Gaussianas, implementando o método para separação de modelo de fundo, adaptando o modelo para a representação do objeto de interesse, além da implementação sequencial em C++ e fase de experimentação. O processo de adequar distribuições multimodais ao problema de segmentação permite uma adaptação mais eficiente à detecção de múltiplos objetos em movimento.

Segmentação; Vigilância; Mistura de Gaussianas.