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针对现有异常表示方法对视觉感知层级关系描述能力的不足，基于生物视觉感知编码特性启发，本文提出一种基于运动外观多通道层级ICA编码模型，实现复杂场景中的异常检测任务。首先，对现有的生物视觉层级编码框架，进行三级逐层学习拓展，采用ICA统计方法提取层内视觉感知编码模式，利用HMAX机制实现层级信息传递。其次，借助视觉双通道处理机制，各通道独立完成三层编码模式学习，随后联合双通道特征构建异常模式表达，最终，利用单类支持向量机模型对正常和异常情况进行判定。在UCSD数据集上，分别验证了本文方法的运动感知编码特性和异常检测的性能，实验结果能够说明本文异常模式表达优于现有的手工设计特征，以及深度学习特征。
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