【摘 要】
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图像中的异常检测是计算机视觉中非常重要的研究主题,它可以定义为单分类问题;针对图像数据集的规模大,维度高等特性,一种新的深度卷积自编码器(CAE,convolutional autoencoder)与核近似单分类支持向量机(OCSVM,one class sup-port vector machine)相结合的异常检测模型CAE-OCSVM被提出;模型中的深度卷积自编码器负责学习图像的本质特征表示,然后使用随机傅里叶特征对卷积自编码器学习到的本质特征进行核近似,核近似后输入线性单类支持向量机进行图像异常检
【机 构】
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浙江邮电职业技术学院,浙江绍兴 312366;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州 310023;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州 310023;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙 410
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图像中的异常检测是计算机视觉中非常重要的研究主题,它可以定义为单分类问题;针对图像数据集的规模大,维度高等特性,一种新的深度卷积自编码器(CAE,convolutional autoencoder)与核近似单分类支持向量机(OCSVM,one class sup-port vector machine)相结合的异常检测模型CAE-OCSVM被提出;模型中的深度卷积自编码器负责学习图像的本质特征表示,然后使用随机傅里叶特征对卷积自编码器学习到的本质特征进行核近似,核近似后输入线性单类支持向量机进行图像异常检测;核近似技术克服了核学习技术时间复杂度高的问题;同时深度卷积自编码器与核近似单类支持向量机通过梯度下降法实现了端到端的学习;模型的AUC性能在4个公开的图像基准数据集上进行了实验验证,同时模型与其它常用的异常检测模型在不同的异常率的情况下进行了性能对比;实验结果证实CAE-OCSVM模型在4个公开图像数据集上的性能都优于其它异常检测模型,表明了 CAE-OCSVM模型更适合大规模高维数据集的异常检测.
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