为提高运动目标检测的识别效果,通过分析、综合比较各种运动目标检测算法的优劣性,提出了基于全局自适应帧差法和基于码本模型的背景减除法对同一运动目标进行检测.通过对运动目标检测提取运动目标的掩膜,对掩膜进行外接矩形分析,从而得到包围运动目标的矩形框;将矩形框内的图片截取出来,调整该矩形并提取图片的HOG特征,最后通过训练好的SVM进行分类.在训练过程中,针对难易情况应用自举法对训练器进行优化.实验表明,与传统HOG+SVM多尺度检测算法相比,该方法在速度和准确性上可提升20％左右,可作为运动目标检测与识别的参考方法.