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針對現有異常表示方法對視覺感知層級關系描述能力的不足，基于生物視覺感知編碼特性啟發，本文提出一種基于運動外觀多通道層級ICA編碼模型，實現復雜場景中的異常檢測任務。首先，對現有的生物視覺層級編碼框架，進行三級逐層學習拓展，采用ICA統計方法提取層內視覺感知編碼模式，利用HMAX機制實現層級信息傳遞。其次，借助視覺雙通道處理機制，各通道獨立完成三層編碼模式學習，隨后聯合雙通道特征構建異常模式表達，最終，利用單類支持向量機模型對正常和異常情況進行判定。在UCSD數據集上，分別驗證了本文方法的運動感知編碼特性和異常檢測的性能，實驗結果能夠說明本文異常模式表達優于現有的手工設計特征，以及深度學習特征。
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