运动目标检测综述

运动目标检测
背景差分法：能完整、快速地分割出运动对象。不足之处易受光线变化的影响，背景的更新是关键。不适用摄像头运动的情况。
光流法：能检测独立运动的对象，可用于摄像头运动的情况，但计算复杂耗时，很难实时检测。
帧差法：受光线变化影响较小，简单快速，但不能分割出完整的运动对象，需进一步运用目标分割算法。还有一些改进的算法，主要致力于减少光照影响和检测慢速物体变化。

 

混合高斯建模GMM

Vibe（Visual Background Extractor）视觉背景提取方法：由比利时的Barnich O.和Droogenbroeck M V.在2009年提出的一种高效背景提取算法。该算法使用概率统计方法对背景建模并采用随机策略来更新背景模型，速度快，效果好，但无法适应光照变化，会出现阴影与空洞。

 

 

【可参考文献】

背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ajianyingxiaoqinghan/article/details/72628402?locationNum=2&fps=1

运动目标检测ViBe算法 - 于为 - 博客园 https://www.cnblogs.com/ywsoftware/p/4434074.html

运动目标检测（GMM、Code Book、Vibe） - CSDN博客 https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/54346027

背景建模-VIBE - 一点心青 - 博客园 https://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3527891.html

运动目标检测——ViBe算法代码分析 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/charlene_bo/article/details/62883341?locationNum=13&fps=1

ViBe介绍_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/24b51db328ea81c758f5789d.html