目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中，需要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特别重要。 随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。
（1）目标检测目标检测（Object Detection）是按一定时间间隔从视频图像中抽取像素，采用软件技术来分析数字化的像素，将运动物体从视频序列中分割出来。
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Experimental results show the method can get better object detection performance.
实验结果表明，与传统检测方法相比，该方法可以获得更好的目标检测效果。
参考来源 - 基于改进高斯混合模型的前景检测Moving target detection has both a long history and novel approaches.
运动目标检测，既古老——历史悠久，又新颖——研究方法日新月异。
参考来源 - 运动目标检测Moving objects detection is a key technique related with video coding.
运动目标检测是与视频编码应用密切相关的一项关键技术。
参考来源 - 基于视觉选择性注意模型的图像质量评价和视频编码技术研究Optical flow is used for moving target detection.
运动目标检测主要采用光流法。
参考来源 - 红外图象序列的运动目标检测与运动分析Moving point targets detection in image sequences always be the emphasis and difficulty in the field of targets detection and identification.
图像序列中运动点目标的检测一直是目标检测与识别领域中的重点和难点。
参考来源 - 序列图像中运动点目标检测方法的研究Feature analysis is the key to object detection and recognition and one of the classic problems of image interpretation.
特征分析是目标检测与识别的关键,也是图像解译的经典课题之一。
参考来源 - 基于目标识别的SAR图像特征分析Chapter 4 focuses on the detection of small targets in non-Gaussian clutter. Several new detection methods are studied:①Detection method based on RBF neural network.
第四章研究非高斯杂波下的小目标检测问题,主要探讨了几类新的检测方法。
参考来源 - 基于统计与复杂性理论的杂波特性分析及信号处理方法研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
设计了一种快速有效的运动目标检测算法。
A new real-time algorithm for detecting moving objects is presented.
这篇英文文献是有关运动目标检测跟踪及其分类的文章。
This is about the English literature to track moving target detection and classification of the article.
LFMCW雷达目标检测问题最终可归结为对差频信号的处理。
The problem of LFMCW radar target detection, in essential, is the beat signal processing.
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