(1)布景差分法
自动门布景差分法是在静态摄像机的运动方针检查方面使用最广泛的一种办法。其算法原理是经过对比当时帧和参阅帧(通常称之为布景图画或布景模型)之间的不同之处，然后检查出运动的方针。布景模型作为算法的根底和确保算法正确度的关键因素，必须不包括任何待检查的运动方针，而且需求依据亮度改变和几许设定进行实时更新。现在干流的布景建模办法有:滑动高斯均匀法(Running aussian average)、依据中值滤波器法(Temporal medianfilter)、单高斯模型(Single Gaussian Background Model)建模、混合高斯模型(Mixture  ofGaussians Model)建模、核密度估计建模(Kernel density estimation)、依据码本(CodeBook)的布景建模等。对单高斯布景模型进行拓展即得到混合高斯布景模型。单高斯布景模型适用于单模态布景景象，它的基本思想是为每个图画点的色彩树立用单个高斯分布表明的模型。可是这种用单高斯概率密度函数的办法无法适用于大多数室外场景中。而自动门感应区域多为室外场景，一般是多模态布景景象。为了处理这些疑问Stauffe:和Grimson提出了为单个象素树立混合高斯模型的算法，为像素点树立了多峰概率模型。其基本思想是:对每一个像素点，界说K个状况来表明其所呈现的色彩，K个状况中每个状况用一个高斯函数表明，这些状况一部分表明布景的像素值，其余部分则表明运动远景的像素值。可是，该算法仍然存在运算量大且更新参数很难调试的缺点。依据布景差分法检查方针的准确性和鲁棒性得到了国内外研讨专家的遍及认可，但该算法的检查作用过火依赖于布景模型的挑选，同时环境改变以及布景更新疑问将添加体系核算量和核算复杂度。

(2)光流法
光流法经过假定相邻时刻之间的小时刻距离来取得每一个像素点对应的物体运动信息。其基本思想是使用图画序列中像素点所描绘的灰度信息与周围像素点灰度信息的区别，获取图画上的运动信息。现在常用的光流法分为以下三类[[42]:依据匹配的办法、依据频域的办法和依据梯度的办法。其中，因为依据梯度办法的检查准确率相对较高，被国内外有关专家广泛采用。光流法的长处在于不需求预先知道场景的有关信息，就可以准确地核算出运动方针的运动速度，依据图画序列的运动信息检查运动方针。光流法的鲁棒性较高，即便采用非停止的摄像头也不影响对运动方针的检查。但光流法自身依然存在着一些疑问，如遮挡、孔径、缺少满足的空间图画梯度以及核算量大等。

(3)帧间差分法
帧间差分法是一种依据时序的简略直接的检查办法，行将图画序列中相邻两帧或许多帧相减，获取运动区域。但是，若运动方针在前后帧中运动幅度较小，那么运动方针的部分区域将会被判别为布景像素，致使检查到的运动方针不完整。现在，有专家提出依据帧间差分法的多帧差法，可用于检查运动方针的运动前史。帧间差法的长处在于算法简略、内存占用量小、程序完成快捷而且关于环境改变有较强的适应性，但当运动方针呈现时间短停止做法时将丢掉待检查的方针。