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为了快速高效地实现复杂场景下的异常行为检测,提出了一种基于多层分块的异常行为检测算法。首先对训练集中的图片进行多层分块处理;然后对图片中的各个分块进行多维光流特征提取,经过特征融合生成相应的描述向量,用于构建正常字典;最后基于正常字典对测试样本进行稀疏重建代价(SRC)的计算来分析数据的异常度。实验是在两个标准视频集上进行的,实验结果证实了提出算法的有效性。与当前流行算法PSO-SFM相比识别效果有提升,针对数据集PETS 2009的异常检测结果提升了1%。