摘要：近年來,隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的大量應(yīng)用,人工的異常檢測(cè)方法已難以適應(yīng)視頻數(shù)據(jù)的急劇增長(zhǎng),而3D特征描述、深度學(xué)習(xí)等最新技術(shù)不僅推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展,也使得大規(guī)模的視頻數(shù)據(jù)分析成為可能。目前基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的異常檢測(cè)方法大致概括為兩個(gè)方向:1)基于視頻幀進(jìn)行二維視覺特征提取并學(xué)習(xí)幀間信息,從而對(duì)視頻目標(biāo)進(jìn)行時(shí)空表述。2)針對(duì)含有運(yùn)動(dòng)信息的時(shí)空興趣塊直接進(jìn)行3D時(shí)空特征學(xué)習(xí),并通過模式分類檢測(cè)出異常及其所在位置。本文在對(duì)目前視頻異常檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行全面分析和總結(jié)的基礎(chǔ)之上,對(duì)視頻異常描述和視頻異常分類兩種任務(wù)模型中的已有方法與框架進(jìn)行回顧,同時(shí)介紹了視頻異常檢測(cè)研究常用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集及性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。