本文实现了在连续视频数据流中几种不同的运动检测算法，他们都是基于当前帧图像和前一帧图像的比较，程序使用了AForge.NET framework库。其中的示例代码支持下面几种视频格式：AVI文件、网路相机的JPEG和MJPEG，本地的采集设备(USB相机等)。-This article implements a continuous video data stream in several different motion detection algorithms, they are based

计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行

图像特征提取，vibe算法，运动目标检测，单帧视频序列初始化背景模型(image characteristics extraction)