图像异常检测研究现状综述

摘要：

图像异常检测是计算机视觉领域的一个热门研究课题,其目标是在不使用真实异常样本的情况下,利用现有的正常样本构建模型以检测可能出现的各种异常图像,在工业外观缺陷检测、医学图像分析、高光谱图像处理等领域有较高的研究意义和应用价值.本文首先介绍了异常的定义以及常见的异常类型.然后,本文根据在模型构建过程中有无神经网络的参与,将图像异常检测方法分为基于传统方法和基于深度学习两大类型,并分别对相应的检测方法的设计思路、优点和局限性进行了综述与分析.其次,梳理了图像异常检测任务中面临的主要挑战.最后,对该领域未来可能的研究方向进行了展望.

关键词：图像异常检测、计算机视觉、深度学习、神经网络、背景重构

所属期刊栏目：48

分类号：G804;X936;TD857

资助基金：中国科学院青年创新促进会项目2020139

在线出版日期：2022-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共27页

页码：1402-1428