运动目标检测算法的探讨  

The Methods for Moving Object Detection

作　　者：万缨[1] 韩毅[2] 卢汉清[1] 

机构地区：[1]中国科学院自动化研究所模式识别国家重点研究室 [2]中国科学院生物物理研究所,北京100101

出　　处：《计算机仿真》2006年第10期221-226,共6页Computer Simulation

摘　　要：运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但由于运动目标的提取易受到背景、光线变化、阴影、运动速度等因素的影响而造成失败,所以如何更好的实现运动目标检测具有相当重要的意义。该文从运动目标检测的基本概念出发,探讨了运动目标检测的广泛用途、目前所面临的主要问题与困难、实现运动目标检测算法的基本分类,并结合近几年公开发表的一些算法与实现对当前主流运动目标检测实现方法的基本思想和最新进展进行了分类综述,讨论了各类方法的主要优缺点,并展望了该领域未来的发展趋势。Moving object detection is the basis for object tracking, traffic surveillance and behavior analysis. Due to the impact caused by background, shadow , change of illumination, moving speed and so on, moving object detection fails easily. So it is import ant to detect moving object better. This article discusses how to use moving object detection widely, the problems and difficulties faced and the basic categories of approaches etc. main merits and shortages of all approaches are discussed, and the development trend of the area is forecasted.

关 键 词：运动目标检测 相邻帧差法 光流法 背景减法 统计学习法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]