基于背景和帧间差分法的运动目标提取
的所有像素点来评估光流，所以计算量大，算法复杂耗时，且容易受到噪声影响。如果没有专门的硬件设备支持，很难实现视频实时检测，因此其应用性和实时性较差，不适合在实时的视频监控系统中使用。1.4 统计与分析的方法基于统计与分析的运动检测方法是近几年才发展起来的，主要有：基于经典的统计模式识别方法，包括决策函数法、K近邻分类法、支持向量机特征分析法、主因子分析法等；基于知识或者基于模型的自动目标检测方法，包括先验知识、SNAKE模型、单高斯模型、混合高斯模型等；基于多传感器信息融合的自动目标检测方法，包括嵌入约束法、证据组合法、人工神经网络法；基于专家系统的自动目标检测方法等。尽管目前各种算法存在各种各样的问题，但最终随着相关学科及计算机硬件运算速度的提高，该类方法将表现出卓越的性能[4]。2 运动目标的分割2.1 背景建模在实际应用中，背景往往是不固定的，它会随着光照、前景物体的移入/移出，以及摄像头摆动等产生动态变化。
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