CASIA OpenIR  > 精密感知与控制研究中心
图像异常检测研究现状综述
吕承侃1,2; 沈飞1,2,3; 张正涛1,2,3; 张峰1,2,3
Source Publication自动化学报
2022-06
Volume48Issue:6Pages:1402-1428
Subtype综述
Abstract

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
 

Keyword图像异常检测 计算机视觉 深度学习 神经网络 背景重构
Indexed ByEI
Language中文
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/48535
Collection精密感知与控制研究中心
Corresponding Author张正涛
Affiliation1.中国科学院自动化研究所
2.中国科学院大学人工智能学院
3.中科慧远视觉技术 (洛阳) 有限公司
First Author AffilicationInstitute of Automation, Chinese Academy of Sciences
Corresponding Author AffilicationInstitute of Automation, Chinese Academy of Sciences
Recommended Citation
GB/T 7714
吕承侃,沈飞,张正涛,等. 图像异常检测研究现状综述[J]. 自动化学报,2022,48(6):1402-1428.
APA 吕承侃,沈飞,张正涛,&张峰.(2022).图像异常检测研究现状综述.自动化学报,48(6),1402-1428.
MLA 吕承侃,et al."图像异常检测研究现状综述".自动化学报 48.6(2022):1402-1428.
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