背景减除是实现运动目标检测的关键技术，其检测的结果直接影响目标识别、追踪等后续应用的性能。传统背景减除算法无法应对复杂场景的目标检测。为解决复杂场景的前景分割问题，文章分析了3种基于深度神经网络的背景减除算法，重点介绍了算法结构和工作原理，通过实验验证了3种方法的实际性能，性能相比传统背景减除算法得到了极大提升。