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发布时间：2023-02-16 23:01:47 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
异常检测，从定义而言就是一种识别不正常情况与挖掘非逻辑数据的技术，也叫outliers。. 例如在计算机视觉的应用中，有人在抖音发表一个视屏，在边骑车边打电话，那这就是个不符合规范的视屏，我们能否采用一些方式来将其检测出来，再例如在数据挖掘领域中，那异常检测的应用就更广泛了，比如信用卡盗刷，超大金额支出等等。. 通常情况下，在我们阅读论文的过程中，异常检测 (Anomaly Detection)也被叫做，Novelty Detection，Outlier Detection，Forgery Detection，Out-of-distribution Detection。. 在阅读论文的情况，这些名词也有轻微的区别，以计算机视觉为例，如下图所示。.
异常检测涉及的场景非常丰富，那么异常检测算法可以从哪些角度进行分类呢？ 一般可以从以下四个角度作区分： 首先可以根据该场景的异常是否与时间维度相关。 在时序相关问题中，我们假设异常的发生与时间的变化相关，比如一个人平时的信用卡消费约为每月5000元，但11月的消费达到了10000元，那这种异常的出现就明显与时间维度相关，可能是因为”万恶“的双十一。
视频中的异常检测是一个具有挑战性的计算机视觉问题。 由于训练时缺乏异常事件，异常检测需要设计没有完全监督的学习方法。 这篇论文主要是通过object-level的自监督多任务学习解决视频中的异常检测问题，是第一个在这个问题上提出使用多任务学习方法的工作。
目前最常用于异常检测的深度学习方法要非 Autoencoder 莫属了。 Autoencoder 的中文名叫自编码器，由 Encoder（编码器）和 Decoder（解码器）两部分构成，如下图： 左边部分为编码器，它可以把高维的输入压缩成低维的形式来表示，在此过程中，神经网络会尽量留下有用的信息，去除掉一些不重要的信息和噪声。
