Актуальные проблемы современной науки, № 1, 2014 Малистов А.С., кандидат технических наук, зам. руководителя отдела ЗАО «ЭЛВИС-НеоТек» АНАЛИЗ ДОСТОИНСТВ И НЕДОСТАТКОВ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ КОМПЬЮТЕРНЫМИ ВИДЕОСИСТЕМАМИ Процесс выделения подвижных (динамических) объектов состоит из трёх основных этапов: предварительная стабилизация изображения, выделение движущихся точек и/или областей, сопоставление движущихся точек и областей между кадрами. <...> Выделение движущихся точек и областей производится алгоритмами обнаружения движения. <...> Широко используемыми алгоритмами обнаружения движения являются методы вычисления оптического потока (Horn and Schunck, Lucas and Kanade), методы прослеживания особенностей (Moravec, Harris and Stephens) и метод вычитания фона (Stauffer and Grimson). <...> Каждый из этих алгоритмов можно оценить по нескольким параметрам: алгоритмическая сложность, устойчивость к изменениям освещённости, устойчивость к дрожанию камеры, способность получать раздельные области движения. <...> Алгоритмическая сложность характеризует количество ресурсов, которые требуются для выполнения алгоритма. <...> Под ресурсами обычно понимаются время исполнения и объём необходимой памяти. <...> Временна́я сложность— это количество тривиальных шагов, которое тратит алгоритм для решения поставленной задачи, как функция от размера входных данных. <...> Пространственная сложность— это объём памяти в байтах, которое использует алгоритм для решения поставленной задачи, как функция от размера входных данных. <...> Алгоритм, который требует меньшего числа ресурсов, считается более эффективным. <...> Чтобы точно вычислить зависимость количества шагов или объёма памяти от размера входа, зачастую требуется очень сложный анализ алгоритма. <...> При оценке сложности алгоритмов для сравнения асимптотического поведения функций используются обозначения ( большое), (большая омега) и (большая тета), которые подробно описаны в первом томе Д. <...> Такие записи <...>