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为了提高运动目标检测的准确性和完整性,在背景建模研究的基础上,提出一种结合非参数随机样本集ViBe算法和核图割KGC(Kernel graph cuts)理论的运动目标检测方法。采用改进的ViBe算法进行背景提取,把样本集扩展到阴影空间,抑制目标运动阴影的产生。针对样本随机性和噪声带来的目标不完整性,建立目标边缘轮廓分割约束,对前景区进行KGC分析,把滑动窗局限于目标轮廓最大概率密度区,过滤无效背景,合并有效区域。经过视频测试实验表明,该方法在不增加较大计算的情况下,达到检测实时运行,相对于传统算法