本发明公开了基于高斯极值滤波和群稀疏RPCA的运动目标检测方法。针对动态背景下的运动目标检测问题,提出了一种基于高斯极值滤波(Gaussian max‑pooling)和群稀疏RPCA(Robust Principal Component Analysis)的运动目标检测方法,此方法包含两个主要模块:1)提出一种称为高斯极值滤波的新方法,为每一个像素点重新估计重一个最合适的灰度值,从而减小动态背景对目标检测的影响;2)提出一个称为群稀疏RPCA的新模型,对运动目标帧内和帧间的连续性进行建模,以实现更精确的运动目标检测。本发明在动态背景下比其它同类方法有更高的检测精度,能为视频监控系统提供一种更有效的运动目标检测算法。