有人做过动态背景下的运动目标检测吗，我是做了一个静态背景下的检测，用的光流法，现在要做动态的，谢谢 很好办，你检测出两帧图像的梯度方向，然后比较，不同的就是运动物体，比较时候用高斯函数.不明白可追问
模式识别中有什么方法可以快速捕捉到物体的运动 这个应该是计算机视觉而不是模式识别。这个问题可以分为两个层次，第一是静态背景还是动态背景，第二是定性的运动目标检测，即只要运动就检测，还是定量的运动检测，即只有具有某种特殊运动模式的运动目标才会被检测出来。常规的计算机视觉运动检测方法有背景差，帧间差和光流法三种。如果背景是动态的话，这三种都不好用，需要对背景运动进行分析，如果是摄像机运动引起的背景相对运动，7a686964616f31333363366163可以用块匹配或摄像机运动估计的方法加以去除，如果是背景本身的运动，比如浮动的云，被风吹过的草地等等，则需要对背景运动的模式进行识别，这就要引入模式识别的概念了，就是把不同的运动状态看作模式的体现，进行分类与识别。当然还有一种比较简单的去除背景自身运动的方法，就是在普通的背景差或帧间差的基础上，进行图像形态学处理，根据运动区域的大小和形状，去除面积过小，形状或位置特殊的区域。不过这种方法不是自适应的，也不是学习的，是要算法设计者通过人际交互的方式定制参数或选择。作者：耳东陈链接：https：//www.zhihu.com/question/19815310/answer/13422305来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业。
运动目标检测的背景模型 背景模型提取前提假设 在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0，T][T，2T]…[Nt，255]，n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。
您好 求指点 你的具体要求是什么？
人的大脑是如何识别某一物体并检测到运动的？ 如果用电脑进行模拟，思路又是什么呢？神经科学话题下的优秀回答者 268 人赞同了该回答 人脑对运动的识别是一个很大的问题，目前来说没有完整解决。仅仅探究认知上人脑的。
谁知道如何用matlab做动态背景下运动物体的检测 可靠，所以现在主要以手势/人脸识别为主；这是因为手和脸上面有比较独特的特征点。你说的滤波归根结底还是要找出具有灰度跳变的高频部分作为人体；这除非背景中除了人以外没有其他突出的物体；否则光凭滤波二值法检测人体是不太现实。2 两张图片中人要是产生相对运动，检测起来就容易多了；利用帧间差分找到图像中灰度相差大的部分（你用的滤波也是一种手段）；然后二值化区域连通；要是图像中没有其他移动物体计算连通区域的变动方向就是人的运动方向。你可以去PUDN上搜搜相关的目标检测的代码；完全和你这个对应是不可能的。照你说的情况可以先建立起静态背景的模型（或者直接在没人的时候拍张）；然后不断的与这个背景做差，原理和帧间差分一样。建议你先从典型的帧间差分例程开始下手（比如移动车辆的检测，这个比较多）。你在二值化之后加上一个区域连通的步骤；即使用膨胀或者闭运算；这样你的轮廓就是连续的了；用matlab的话bwlabel可以统计连通区域里面像素的个数也就是人体面积大小。质心就是横竖坐标的平均值；取所有人体点的横竖坐标分别累加；除以坐标总数得到的x和y平均值；这个就是质心了
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？ 本题已收录至知乎圆桌：人工智能·机器感知，更多「知识产权」相关话题欢迎关注讨论
有没有基于opencv的运动背景下的目标检测跟踪源码啊，就是在摄像头运动的情况下检测跟踪目标。 http：//wiki.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5初学最好看看吧！当初做毕设的时候，好多代码就是从这上面拿的
运动目标检测的检测方法
