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運動目標檢測作為計算機視覺領域的熱點之一，在智能視頻監控、圖像檢索、運動分析等眾多領域都有著十分廣泛的應用。目前常用的運動目標檢測算法有幀間差分法、背景相減法、光流法等。這些方法主要是通過運動信息提取、背景建模或檢測光流變化等來實現運動目標檢測。如，JIE Yad等提出了一種基于部分高斯混合模型的多級運動目標檢測系統，該系統是多線程的，通過部分高斯混合的軟聚類模型來實現背景相減，可以準確的定位感興趣的目標。Barnich等同提出了一種改進的Vibe算法，該算法擴大了樣本的取值范圍，采用隔行更新的方式對領域進行更新，并且采用小目標丟棄和空洞填充策略去除噪聲影響，對目標物體的間歇式運動、光照變化等兇索表現出了較好的健壯性。Chen Yin等針對攝像機與被檢測目標同時運動的情況，提出一種持續光流跟蹤的運動目標檢測方法，該算法在起始兩幀間使用金字塔稀疏光流法跟蹤特征點并進行分組，在后續幀圖像上持續跟蹤已分組的特征點，直至篩選出只屬于背景的特征點分組用于背景運動補償，該算法提高了檢測運動目標的精度和速度。這些方法均是基于經典運動目標檢測算法的改進，但仍然存在著由背景噪聲干擾，背景抖動等引起的運動信息丟失以及計算復雜度高的問題。
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