目标检测：或者在每帧中都进行检测，或者在目标出现时检测。有利用当前帧信息检测的，也有利用连续帧的相关信息检测的。后者最常用的方法是帧间差分。常用的目标检测方法有四类：
Point Detector: Moravec's 算子, Harris算子, SIFT算子, Affine Invariant Point Detector
Segmentation: MeanShift, Graph-Cut, Active Contour
Background Modeling: 混合高斯模型, Eigenbackground, Wall flower, 动态纹理背景
Supervised Classifiers: 支持向量机, 神经网络, Adaptive Boosting
点检测：寻找图像中的特征点。特征点是在各自位置具有代表性纹理特征的点。
特征点最有意义的属性是其对光照和摄像头视角变换具有不变性。
常用的有Moravec's 算子, Harris算子, SIFT算子, KLT算子 其中SIFT算子的图像变形的效果最好
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/lynphoenix/archive/2011/02/08/6174410.aspx
