资 源 简 介
：针对静止摄像机下的运动目标检测问题，提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法( 通过对一组连续视频进行处理，从中得到不含运动目标的背景图像( 再利用背景差分的方法提取出运动目标( 在确定比较阈值的过程中，一改以往通过实验不断调整的做法，提出了动态阈值的概念，从而增强了检测效果，提高了算法的可实施性( 融入了高斯模型关于背景更新的算法，克服了由于背景突然改变而造成的误检测( 实验结果表明，通过背景差分与高斯模型相结合的方法，在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性，能迅速响应实际场景的变化，为准确地检测出运动目标提供了必要的基础(
