定义
一种改进的背景差运动跟踪算法。
Vibe算法作为一种经典的背景差运动跟踪方法的改进，算法假设背景像素短时间内不变，比较灰度值确定背景。有如下两个特点：（1）无任何数学表达式，思想朴素，方法简单，速度非常快；（2）只要一帧即可建立背景模型，对亮度变化不敏感。
Vibe算法大致流程可以分为3步：（1）建立背景像素值集合；（2）如果当前像素与背景的历史值相似，认为是背景；（3）如果认为是背景，更新背景集合的历史值，否则不更新。
从上述流程可以看出，背景值的历史样本是算法中很重要的组成部分，保存了每个像素被认为是背景时的灰度，一般保存20个历史值。在初始化时，选取当前像素及其8邻域随机选择初始化。
在后续的检测更新历史值时，更新哪些历史值和多久更新一次也遵循随机的原则。随机选取历史值中的一个进行更新，更新的时间间隔也不固定，有1/16的概率会被更新。这些都是为了尽可能减少视频本身变化的影响。另外，在更新历史值时，随机选取当前像素的一个邻域像素的历史值，也进行更新，保持同步。
Vibe算法的特点有（1）抑制鬼影：背景被检测成运动目标称为鬼影，由于Vibe融合了空域信息，鬼影会比突然静止的运动目标更快地加入背景。（2）抗干扰：主要可以抵抗背景的局部扰动。（3）较强的抗噪声能力：使用纯历史值，未进行任何运算。
Vibe的局限性有：（1）缩放旋转不适用：没有针对背景变形的处理。（2）第一帧不能出现待跟踪物体，否则会被认为是背景。（3）背景整体移动后会出现伪影。
参考文献
[1] Barnich O, Van Droogenbroeck M. ViBe: a universal background subtraction algorithm for video sequences.[J]. IEEE Transactions on Image Processing A Publication of the IEEE Signal Processing Society, 2011, 20(6):1709.
参阅：背景差算法、高斯混合模型GMM
