视频信息处理与传输
多媒体信息处理与传输 教学大纲
多媒体信息处理与传输一、课程说明课程编号：090375Z10课程名称：多媒体信息处理与传输/ Multimedia Information Processing and Transmission课程类别：专业教育课程（专业选修课）学时/学分：32/2先修课程：计算机与程序设计语言基础，信息论与编码，计算机网络原理适用专业：电子信息工程教材、教学参考书：[1] 蔡安妮,等. 多媒体通信技术基础(第三版). 北京：电子工业出版社，2012.[2] 王汝言. 多媒体通信技术. 西安：西安电子科技大学出版社，2014[3] 朱志祥,等. IP网络多媒体通信技术及应用. 西安：西安电子科技大学出版社，2007二、课程设置的目的与意义本课程是面向电子信息工程专业的高年级本科生开设的一门专业课，主要目的是让学生掌握多媒体信息处理与传输的基础知识与关键技术，使他们能够从系统或整体的角度深入理解所学的多方面专业知识与技术在现实世界中的综合应用，同时扩大专业知识面、培养一定的自主探索新技术的能力。
现代信息系统大部分都需要综合处理图文声像等多媒体信息，现代通信业务也正朝着多媒体业务的方向发展，多媒体化、智能化、网络化是现代电子设备的必然发展趋势。
多媒体通信技术是音视频处理技术、计算机技术与网络通信技术有机结合的产物，涉及到的理论与技术比较广。
通过本课程的学习，学生不仅能进一步加深对已学过的多门专业基础课的认识，而且还能开阔视野、扩大知识面，学习到多媒体通信技术研究与应用开发的一些新理论与新技术，有助于培养开放思维和创新精神，从而增强对时代发展和未来工作的适应能力。
三、课程的基本要求知识：理解多媒体相关的基本概念，掌握多媒体信息处理的基础知识；理解多媒体信息传输过程中可能存在的问题及其解决办法；了解多媒体通信的数据压缩技术、网络技术、同步技术和流媒体技术的基本原理；了解多媒体通信系统设计应遵循的主要标准、典型应用系统的结构及工作原理。
监控系统的视频压缩与传输技术
监控系统的视频压缩与传输技术随着科技的不断进步，监控系统在安防领域的应用越来越广泛。
而监控系统中的视频压缩与传输技术则成为了保证视频质量和传输效率的关键。
本文将介绍监控系统中常用的视频压缩与传输技术，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、视频压缩技术1.1 H.264压缩技术H.264作为目前最常用的视频压缩标准，具有较高的压缩比和较低的带宽需求。
它采用了基于运动补偿的编码方法，能够在不影响视频质量的情况下减小视频文件的大小。
H.264的独立片段编码和可变块大小编码技术也有利于提高编码的效率和质量。
1.2 H.265压缩技术H.265是H.264的升级版本，也被称为HEVC（High Efficiency Video Coding）。
相比于H.264，H.265能够进一步提高视频压缩比，有效减少带宽占用。
它采用了更为先进的编码方法，如多帧并行处理、深度学习等，具有更高的编码效率和更好的视频质量。
二、视频传输技术2.1 网络传输随着互联网的普及，视频监控系统的传输方式从传统的模拟传输逐渐转向了网络传输。
网络传输以其灵活性和高效性成为监控系统中最为广泛采用的传输方式之一。
通过将视频数据转换为网络数据包，可以实现实时的远程监控和数据存储。
2.2 点对点传输点对点传输是指在两个节点之间直接建立连接，进行视频数据的传输。
这种传输方式的优点是传输效率高，延迟低，并且不受其他节点的影响。
但是点对点传输需要提前建立连接，对网络要求较高，不适用于大规模的监控系统。
2.3 流媒体传输流媒体传输是一种实时传输视频数据的方式，通过将视频数据分割成小的数据包，按照顺序发送并实现播放。
流媒体传输可以根据网络带宽的情况自动调整视频的质量和分辨率，保证视频能够在不同网络环境下流畅播放。
三、视频压缩与传输技术的挑战3.1 视频质量损失在进行视频压缩时，会对原始视频数据进行一定的压缩处理，从而减小文件大小和带宽需求。
但是这种压缩过程往往会导致视频质量的损失，特别是在使用较高压缩比的情况下。
音视频处理与传输算法研究
音视频处理与传输算法研究音视频处理与传输算法是现代多媒体技术领域的重要研究方向。
随着网络带宽的不断增加和设备性能的提升，人们对音视频数据的处理和传输要求越来越高。
本文将从音视频数据的处理和传输两个方面进行探讨，介绍相关的算法研究。
一、音视频数据的处理1. 编码算法编码算法是将音视频数据进行压缩和编码的关键技术。
有效的编码算法可以将需要传输的音视频数据量减少，节约传输带宽，同时保持高质量的音视频体验。
现有的音视频编码算法主要分为有损压缩算法和无损压缩算法。
有损压缩算法通过去除一些人耳或人眼难以察觉的信息来减小数据量，如JPEG、H.264等算法。
无损压缩算法则是尽可能压缩数据量，但保证数据能完全还原，如FLAC、无损JPEG等算法。
研究人员在编码算法领域工作不断，旨在提高编码效率和画质还原能力。
2. 语音和音频分析语音和音频分析是对音频数据进行处理和分析的研究。
语音识别、音频增强、音频合成等都是音频分析的研究方向。
例如，语音识别技术可以将语音转化为文本，广泛应用于语音助手、语音翻译等领域。
3. 视频图像处理视频图像处理是对视频数据进行处理和分析的研究。
视频分析、视频增强、视频通信等都是视频图像处理的研究方向。
例如，视频分析技术可以从视频中提取目标物体的运动轨迹和关键信息，广泛应用于智能监控、交通管理等领域。
二、音视频数据的传输1. 流媒体传输流媒体传输是将音视频数据通过网络以流的形式传输给用户的技术。
流媒体传输要求实时性较高，能够在用户接收数据的同时进行播放，而不需要等待整个文件下载完毕。
流媒体传输算法需要考虑网络带宽、丢包和延迟等问题。
2. 网络协议网络协议是音视频传输领域的重要研究内容。
例如，RTP（Real-time Transport Protocol）是一种常用的实时音视频传输协议。
研究人员致力于改进已有的网络协议，以提高传输效率和稳定性。
3. QoS保证QoS（Quality of Service）保证是为了提供更好的用户体验，确保音视频数据在传输过程中的稳定性和质量。
多媒体信号处理与传输
1.随着5G、AI等新技术的发展，多媒体信号质量评估将更加智能化和自动化。 2.例如，通过深度学习等技术，我们可以实现对多媒体信号的自动评估和优化。 3.同时，我们也需要考虑如何保护用户的隐私和数据安全，以确保信号质量评估的 合法性和公正性。
▪ 多媒体信号质量评估的前沿研究
多媒体信号处理基础
▪ 多媒体信号处理基础
1.多媒体信号处理是指对各种多媒体信号进行采集、编码、存 储、传输和解码等处理过程。 2.多媒体信号处理的基础包括数字信号处理、图像处理、音频 处理和视频处理等。 3.多媒体信号处理的目标是提高信号的质量、压缩信号的大小 、提高信号的传输效率和提高信号的可用性等。 4.多媒体信号处理的方法包括滤波、编码、解码、压缩、解压 缩、加密、解密、识别、分类、聚类、推荐等。 5.多媒体信号处理的应用包括通信、娱乐、教育、医疗、交通 、安防、军事、科研等领域。 6.多媒体信号处理的发展趋势包括大数据、云计算、人工智能 、物联网、区块链等技术的应用和融合，以及信号处理的实时 性、高效性、智能性和安全性的提高。
▪ 多媒体信号加密
1.多媒体信号加密是指将多媒体数据加密为不可读的形式，以保护数据的安全性。 2.加密方法包括对称加密、非对称加密、哈希加密等，不同的加密方法适用于不同的应用场景 。 3.常用的加密标准包括AES、RSA、SHA等，不同的加密标准适用于不同的应用场景。
多媒体信号传输原理
▪ 多媒体信号解码
▪ 音频编码技术
1.基于PCM的音频编码技术：通过采样和量化将模拟音频信号转换为数字音频信号，然后进 行编码。 2.基于DCT的音频编码技术：通过离散余弦变换将音频信号从时域转换到频域，然后进行编码 。 3.基于AAC的音频编码技术：AAC是一种高效的音频编码格式，具有低延迟、高音质和良好 的网络适应性。
视频信息处理技术
视频传输协议用于将视频信号从采集设备传输至存储设备，常见的视频传输协议包括RTSP、RTP等。
⒊视频预处理
⑴ 视频去噪与增强
视频去噪与增强技术能够提取视频中的有用信息并去除图像中的噪声，改善图像质量。
⑵ 视频帧率控制
视频帧率控制技术用于调整视频帧率，可实现快速播放或慢动作播放效果。
⒋视频编码与解码
视频信息处理技术
正文：
⒈概述
视频信息处理技术是指通过对视频内容进行分析、提取和处理，从中获取有价值的信息并实现相关功能的技术。视频信息处理技术广泛应用于视频监控、视频编码、视频搜索等领域，对于提高图像质量、实现目标检测与跟踪、视频内容分析等方面具有重要意义。
⒉视频采集与传输
⑴ 视频采集设备
视频采集设备包括摄像机、摄像头等，用于将实时场景转化为数字视频信号。
⒍视频搜索与检索
⑴ 视频内容描述与索引
视频内容描述与索引技术用于对视频进行标签化描述和索引，以实现基于内容的视频搜索。
⑵ 视频相似度计算
视频相似度计算技术用于衡量不同视频之间的相似度，以实现视频检索和推荐。
附件：本文档附带了一份详细的视频信息处理技术相关的实例代码和算法，具体使用请参考代码文档。
法律名词及注释：
⒈版权专利权、商标权、著作权等权利。
⒊隐私权：是指个人拥有的不愿被他人知晓的个人信息和个人权益。
⑴ 视频编码
视频编码技术用于将视频信号进行压缩编码，以减小存储空间和传输带宽。
⑵ 视频解码
视频解码技术用于将压缩后的视频信号解码还原为原始图像，以实现视频播放。
⒌视频分析与识别
⑴ 视频目标检测与跟踪
视频目标检测与跟踪技术用于在视频中自动检测和跟踪感兴趣的目标，如人脸、车辆等。
网络环境下信息的采集传输与处理
网络环境下信息的采集传输与处理随着信息技术的不断发展，网络环境下信息的采集、传输与处理已经成为了日常生活和工作中不可或缺的一部分。
无论是个人生活中的社交网络、在线购物，还是企业中的数据传输、信息处理，都离不开网络环境下的信息采集、传输与处理。
本文将从网络环境下信息采集的特点、信息传输的机制以及信息处理的方式等方面进行介绍。
一、网络环境下信息采集的特点网络环境下信息采集的特点主要包括数据来源广泛、采集方式多样、数据量大、数据质量参差不齐等。
1. 数据来源广泛在网络环境下，信息可以来自各种各样的渠道，比如互联网、移动通信网络、传感器网络等。
这些渠道包含了各种类型的信息，比如文本、图片、音频、视频等。
在进行信息采集时，需要考虑如何从这些多样的渠道中采集所需要的信息。
2. 采集方式多样网络环境下，信息的采集方式也非常多样，比如爬虫技术、传感器技术、数据挖掘技术等。
不同的采集方式适用于不同的场景和数据类型，需要根据具体情况选择合适的采集方式。
3. 数据量大随着信息技术的发展，数据的产生速度呈现出爆炸式增长的趋势，因此在网络环境下进行信息采集时，需要处理大量的数据。
如何高效地进行大规模数据的采集是一个亟待解决的问题。
4. 数据质量参差不齐在网络环境下，由于数据来源广泛，数据质量参差不齐的情况比较普遍。
在进行信息采集时，需要考虑如何从海量的数据中筛选出高质量的数据。
二、网络环境下信息传输的机制网络环境下信息传输的机制主要包括数据传输的协议、网络拓扑结构以及数据传输的安全性等方面。
1. 数据传输的协议在网络环境下，数据的传输依赖于各种网络协议，比如TCP/IP协议、HTTP协议、FTP 协议等。
这些协议定义了数据传输的格式、传输过程中的流程控制、差错控制等内容，确保了数据能够在网络中进行正常传输。
2. 网络拓扑结构网络拓扑结构是指网络中各个节点之间的物理连接关系。
在网络传输过程中，不同的网络拓扑结构会影响到数据传输的效率和可靠性。
摄像头视频采集压缩及传输原理
摄像头视频采集压缩及传输原理摄像头基本的功能还是视频传输，那么它是依靠怎样的原理来实现的呢？所谓视频传输:就是将图片一张张传到屏幕，由于传输速度很快，所以可以让大家看到连续动态的画面，就像放电影一样。
一般当画面的传输数量达到每秒24帧时，画面就有了连续性。
下边我们将介绍摄像头视频采集压缩及传输的整个过程。
一．摄像头的工作原理（获取视频数据）摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头（LENS）生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D（模数转换）转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片（DSP）中加工处理，再通过USB接口传输到电脑中处理，通过显示器就可以看到图像了。
下图是摄像头工作的流程图：注1：图像传感器（SENSOR）是一种半导体芯片，其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。
光电二极管受到光照射时，就会产生电荷。
注2：数字信号处理芯片DSP（DIGITAL SIGNAL PROCESSING）功能：主要是通过一系列复杂的数学算法运算，对数字图像信号参数进行优化处理，并把处理后的信号通过USB等接口传到PC等设备。
DSP结构框架:1. ISP（image signal processor）（镜像信号处理器）2. JPEG encoder（JPEG图像解码器）3. USB device controller（USB设备控制器）而视频要求将获取的视频图像通过互联网传送到异地的电脑上显示出来这其中就涉及到对于获得的视频图像的传输。
在进行这种图片的传输时，必须将图片进行压缩，一般压缩方式有如H.261、JPEG、MPEG 等，否则传输所需的带宽会变得很大。
大家用RealPlayer不知是否留意，当播放电影的时候，在播放器的下方会有一个传输速度250kbps、400kbps、1000kbps…画面的质量越高，这个速度也就越大。
而摄像头进行视频传输也是这个原理，如果将摄像头的分辨率调到640×480，捕捉到的图片每张大小约为50kb左右，每秒30帧，那么摄像头传输视频所需的速度为50×30/s＝1500kbps＝1.5Mbps。
3-5 视频信息的处理技术
2、视频捕捉卡
多数是在卡上对模拟视频信号采集、量化成数字信号，并对数字 信号进行压缩(硬件压缩功能)，然后再通过PCI接口传到主机上。 一般视频捕捉卡采用帧内压缩算法，并存储为AVI文件；高档的视 频捕捉卡还可以直接将采集到的数字视频信号实时压缩成 MPEG-1 格式的文件。
实现实时采集模拟视频信号的关键-每帧所需的处理时间
目的：识别并去除冗余信息，减少存储量、减少无用信息传送 分类：时间冗余编码、空间冗余编码、视觉冗余编码
2、空间冗余编码
属于帧内压缩，仅考虑本帧内的数据
依据：图像中相临像素间或数个相临像素块间存在的高度相关性 缺点：帧内压缩的编码效率较低，压缩比仅2-3倍。
3、时间冗余编码
视频中图像序列的相邻图像之间存在高度相关性，相应的声音数据中也存 在着类似的相关性。
压缩的编码效率较高，但对于前后内容变化较大的画面，压缩后画面的连
续性也较差。
三.视频信息的获取及视频处理软件 1、视频信息的获取
传统摄像机 →模拟视频信号 --------A/D转换 →数字视频信号 ---------
VHS摄像机
数字摄像机 →数字视频信号 --------DV摄像机
视频捕捉卡
有400MB。 播放工具：RealOne Player 2.0、 RealPlayer 8.0、 RealVideo 9.0
以上版本。
二.数字视频压缩的基本原理
数字视频压缩实质上是将数字化的视频 信息重新编码成一种数据流，目的是在保持 原有视频质量的前提下减少需要存储或者传 送的数据量。
1、图像压缩编码
6、WMV(Windows Media Video)格式
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视频信息处理与传输热点分析研究摘要：当今是信息化的时代，人们每天要从各种不同的地方获取信息，甚至有人玩笑说这是个信息爆炸的时代，而人类通过视觉获取的信息量约占总信息量的70%，而且视频信息具有直观性、可信性等一系列优点。
所以，视讯技术中的关键技术就是视频技术，他更是以其独特的传播信息的方法和快捷方便在人获取信息上发挥着不可替代的作用，占据着重要的地位。
同时人们对其传递信息的质量与要求越来越高，数字电视的发展使人们不单只满足于了解信息更希望信息高效观看视频时更清晰更好。
而视频网站的迅速崛起，人们越来越希望视频信息可以被在效果和压缩中取得双赢等。
所以与此相关的视频信息处理与传输也渐渐被人重视，并且得到了许多的发展，而其中关于视频压缩，视频转码和视频检索更是其中的大热点，并且在这几年发展也很迅速，并且也获得了很大的成功在某些方面。
关键字：信息化；视频载体；视频信息与传输；热门；视频转码；视频检索；视频压缩正文:视频检索视频信息处理与传输是一门包含十分广泛的课程，视频的采集到最后呈现都属于其研究的范畴。
大致可以分为：采集，压缩编码，视频信息处理，视频信息检索，视频信息传输和应用系统。
其中热点有视频压缩、视频转码和视频检索。
视频压缩视频压缩技术是计算机处理视频的前提。
视频信号数字化后数据带宽很高，通常在20MB/秒以上，因此计算机很难对之进行保存和处理。
采用压缩技术通常数据带宽降到1-10MB/秒，这样就可以将视频信号保存在计算机中并作相应的处理。
常用的算法是由ISO 制订的，即JPEG和MPEG算法。
JPEG是静态图像压缩标准，适用于连续色调彩色或灰度图像，它包括两部分：一是基于DPCM（空间线性预测）技术的无失真编码，一是基于DCT（离散余弦变换）和哈夫曼编码的有失真算法，前者压缩比很小，主要应用的是后一种算法。
在非线性编辑中最常用的是MJPEG算法，即Motion JPEG。
它是将视频信号50帧/秒（PAL制式）变为25帧/秒，然后按照25帧/秒的速度使用JPEG算法对每一帧压缩。
通常压缩倍数在3.5-5倍时可以达到Betacam的图像质量。
MPEG算法是适用于动态视频的压缩算法，它除了对单幅图像进行编码外还利用图像序列中的相关原则，将冗余去掉，这样可以大大提高视频的压缩比。
前MPEG-I用于VCD节目中，MPEG-II用于VOD、DVD 节目中。
AVS音视频编码是中国支持制订的新一代编码标准，压缩效率比MPEG-2增加了一倍以上，能够使用更小的带宽传输同样的内容。
AVS已经成为国际上三大视频编码标准之一，AVS 标准在广电总局正式全面推广，率先在广电行业普及。
中国第一颗AVS编码芯片，由北京博雅华录公司设计，于2012年在北京诞生。
视频编码可谓百花齐放，有许多不同的系列。
常见的有MPEG系列和H.26X系列。
MPEG系列（由ISO[国际标准组织机构]下属的MPEG[运动图象专家组]开发）视频编码方面主要是Mpeg1（vcd用的就是它）、Mpeg2（DVD使用）、Mpeg4（的DVDRIP使用的都是它的变种，如：divx，xvid等）、Mpeg4 AVC（正热门）；音频编码方面主要是MPEG Audio Layer 1/2、MPEG Audio Layer 3（大名鼎鼎的mp3）、MPEG-2 AAC 、MPEG-4 AAC等等。
注意：DVD音频没有采用Mpeg的。
H.26X系列（由ITU[国际电传视讯联盟]主导，侧重网络传输，注意：只是视频编码）包括H.261、H.262、H.263、H.263+、H.263++、H.264（就是MPEG4 AVC-合作的结晶）[1]构成原理冗余信息:视频图像数据有极强的相关性，也就是说有大量的冗余信息。
其中冗余信息可分为空域冗余信息和时域冗余信息。
压缩技术就是将数据中的冗余信息去掉（去除数据之间的相关性），压缩技术包含帧内图像数据压缩技术、帧间图像数据压缩技术和熵编码压缩技术。
去时域:使用帧间编码技术可去除时域冗余信息，它包括以下三部分：－运动补偿:运动补偿是通过先前的局部图像来预测、补偿当前的局部图像，它是减少帧序列冗余信息的有效方法。
－运动表示:不同区域的图像需要使用不同的运动矢量来描述运动信息。
运动矢量通过熵编码进行压缩。
－运动估计:运动估计是从视频序列中抽取运动信息的一整套技术。
注：通用的压缩标准都使用基于块的运动估计和运动补偿。
去空域:主要使用帧内编码技术和熵编码技术：－变换编码:帧内图像和预测差分信号都有很高的空域冗余信息。
变换编码将空域信号变换到另一正交矢量空间，使其相关性下降，数据冗余度减小。
－量化编码:经过变换编码后，产生一批变换系数，对这些系数进行量化，使编码器的输出达到一定的位率。
这一过程导致精度的降低。
－熵编码:熵编码是无损编码。
它对变换、量化后得到的系数和运动信息，进行进一步的压缩。
视频转码互联网发展迅猛，而其中关于视频的网站快速发展，但出于用户的专享，许多下载下来的视频有许多格式，有时需转码视频以符合自己的播放器。
所以许多关于转码的软件应运而生。
更有许多视频网站为增加自己用户量，在自己的播放器中增加此功能，使对于用户更加方便与快捷。
当今视频娱乐市场以内容为王，能够实时转换任意格式的视频内容是未来市场发展的一个核心趋势。
即使不被众人所了解，但是视频转码技术必将得到广泛的使用。
视频转码（Video Transcoding）是指将已经压缩编码的视频码流转换成另一个视频码流，以适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求。
转码本质上是一个先解码，再编码的过程，先将视频暂时解码，然后重新编码成需要的格式和数据编码速度。
因此转换前后的码流可能遵循相同的视频编码标准，也可能不遵循相同的视频编码标准。
目前转码技术的主要应用领域是数字电视广播和数字媒体前端处理。
而当前大量数字视频节目为MPEG-2格式，而许多新的播放设备为提高传输和存储效率而采用诸如MPEG-4\H.264 \Real\VC-1\AVS等高级数字编解码格式，使得源于MPEG-2的转码在最近几年更是主流，而人们对视频观赏的要求越来越高，使得视频转码在最近几年都应该会是一个热门。
而关于转码，IDC指出了三种主要的转码需求：不同视频格式间的转换，例如从MPEG-2或者MPEG-4转到H.264；内容传输，改变比特率满足不同网络带宽或者设备播放速度的需求；清晰度，将高清视频转为标清甚至更低的清晰度，后者反向处理。
视频检索在社会公共安全领域，视频监控系统成为维护社会治安，加强社会管理的一个重要组成部分。
然而视频录像存在存储数据量大，存储时间长等特点，通过录像寻找线索，获取证据传统的做法是要耗费大量人力、物力以及时间，效率极其低下，以至于错过最佳破案时机。
因此在视频监控系统中，录像智能检索已成为公安用户迫切需求，对于公安加快破案速度，提高大案、要案的破案效率具有重要指导意义。
视频检索简单的可以理解为从视频中搜索有用或者需要的资料。
智能是当今社会大势所趋。
智能视频源自计算机视觉技术，计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像内容描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来有限理解视频画面中的内容。
目前，智能视频技术实现对移动目标的实时检测、识别、分类以及多目标跟踪等功能的主要算法分为以下五类：目标检测、目标跟踪、目标识别、行为分析、基于内容的视频检索和数据融合等。
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离出来。
运动目标检测技术是智能化分析的基础。
常用的目标检测技术可以分为背景减除法（Background Subtraction）、时间差分法（Temporal Difference）和光流法（Optic Flow）三类。
背景减除法利用当前图像与背景图像的差分检测运动区域。
背景减除法假设视频场景中有一个背景，而背景和前景并未给出严格定义，背景在实际使用中是变化的，所以背景建模是背景减除法中非常关键的一步。
常用的背景建模方法有时间平均法、自适应更新法、高斯模型等。
背景减除法能够提供相对来说比较完全的运动目标特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况、摄像机抖动和外来无关事件的干扰特别敏感。
时间差分法充分利用了视频图像的时域特征，利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息。
该方法对于动态环境具有较强的自适应性，不对场景做任何假设，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象，只能够检测到目标的边缘。
当运动目标停止时，一般时间差分法便失效。
光流法通过比较连续帧为每个图像中的像素赋予一个运动矢量从而分割出运动物体。
光流法能够在摄像机运动的情况下检测出独立的运动目标，然而光流法运算复杂度高并且对噪声很敏感，所以在没有专门硬件支持下很难用于实时视频流检测中。
目标跟踪目标跟踪（Object Tracking）算法根据不同的分类标准，有着以下两种分类方法：根据目标跟踪与目标检测的时间关系分类和根据目标跟踪的策略分类。
根据目标跟踪与目标检测的时间关系的分类有三种：一是先检测后跟踪(Detect before Track)，先检测每帧图像上的目标，然后将前后两帧图像上目标进行匹配，从而达到跟踪的目的。
这种方法可以借助很多图像处理和数据处理的现有技术，但是检测过程没有充分利用跟踪过程提供的信息。
二是先跟踪后检测(Track before Detect)，先对目标下一帧所在的位置及其状态进行预测或假设，然后根据检测结果来矫正预测值。
这一思路面临的难点是事先要知道目标的运动特性和规律。
三是边检测边跟踪(Track while Detect)，图像序列中目标的检测和跟踪相结合，检测要利用跟踪来提供处理的对象区域，跟踪要利用检测来提供目标状态的观察数据。
根据目标跟踪的策略来分类，通常可分为3D方法和2D方法。
相对3D方法而言，2D 方法速度较快，但对于遮挡问题难以处理。
基于运动估计的跟踪是最常用的方法之一。
目标识别目标识别（Object Recognize）利用物体颜色、速度、形状、尺寸等信息进行判别，区分人、交通工具和其他对象。
目标识别常用人脸识别和车辆识别。
视频人脸识别的通常分为四个步骤：人脸检测、人脸跟踪、特征提取和比对。
人脸检测指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。
人脸跟踪指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。
常用方法有基于模型的方法、基于运动与模型相结合的方法、肤色模型法等。
人脸特征提取方法归纳起来分为三类：第一类是基于边缘、直线和曲线的基本方法；第二类是基于特征模板的方法；第三类是考虑各种特征之间几何关系的结构匹配法。