针对运动目标检测中单特征背景模型存在的局限性，如基于颜色特征的背景模型对光照和阴影敏感、基于纹理特征的背景模型易产生空洞，提出了一种以置信度融合RGB颜色特征和SILTP（scale invariant local ternary pattern）纹理特征的运动目标检测方法。以像素点SILTP纹理信息值和RGB颜色信息值及它们各自的置信度构建背景模型。分别计算当前像素点与背景模型的纹理差异度和颜色差异度，通过置信度融合的方法计算当前像素与背景模型的总体差异度，以达到更好的融合效果。采用ViBe算法的更新策略更新背景模型。通过前景像素点8邻域内的背景像素点的统计方法去噪点。Wallflower和Data 2014数据集上的实验结果表明，所提出的融合方法能有效抑制阴影，对光照有良好的鲁棒性，在复杂动态背景下能取得良好的效果。
