運動目標檢測
在對視頻或圖像序列進行分析時，運動目標檢測的主要任務是：
判斷視頻圖像序列中每一幀有無對應的前景目標能否將對應的前景目標的特徵提取出來，並將前景目標顯示出來。只有檢測到了前景目標才能對其進行跟蹤與後續的相關分析處理，因此目標檢測是目標跟蹤處理的基礎。局部遮擋、光照等因素都會影響目標檢測的精度。
幀間差分法
幀間差分法是求出圖像序列中相鄰兩幀或多幀圖像像素間的差分，並通過設定一定的閾值將其轉化為二值圖像，在背景靜止的情況下，此方法有較好的效果。它利用視頻圖像相鄰幀之間相關性較強的檢測原理，來確定運動目標。
幀間差分法流程該方法的優點：
算法複雜度低，實時性好；實現起來較為簡單；受光照影響不明顯，在動態變化的場景中效果很好。
缺點：
目標速度很低、甚至不移動時容易產生空洞；背景與檢測物體的紋理，色彩分布過於均勻的時候，也難以被檢測到。
背景相減法
是由當前輸入圖像片中的像素與背景圖像片像素相減得到兩者差異的區域，背景指的是去除運動目標那張圖像片，所得區域即為需要檢測的運動目標區域。
背景相減法流程該方法的優點：
能獲得較完整目標圖像
缺點：
算法複雜度稍高，實時性一般對環境變化的魯棒性比較敏感