综述：视觉异常检测算法的发展与前沿综述

　　本综述系统梳理了视觉异常检测（VAD）领域的发展脉络，提出基于统计（Statistics-based）、度量（Measurement-based）、生成（Generation-based）和表征（Representation-based）的四分法新范式，涵盖图像（IAD）与视频异常检测技术，并对多领域数据集性能进行标准化对比，为跨任务研究提供重要参考。

　　

视觉异常检测（Visual Anomaly Detection, VAD）作为人工智能领域的重要分支，专注于识别图像或视频中偏离正常模式的异常模式或事件。该技术通过检测不符合常规条件的数据模式，及时发现问题并降低风险，在工业表面缺陷检测、医学图像病变分析和安防监控系统等领域具有广泛应用价值。

视觉异常检测的分类与应用

根据数据类型，视觉异常检测可分为图像异常检测（Image Anomaly Detection, IAD）和视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）。图像异常检测包含两个子任务：语义异常检测关注高层内容，识别违反语义或逻辑预期的特征；感官异常检测则针对低层视觉属性如纹理、颜色或形状的局部偏差。视频异常检测则涉及时空维度分析，主要识别异常事件或行为。

方法论研究框架

本研究遵循PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）指南，对视觉异常检测算法进行了系统梳理。现有算法根据数据处理策略和基本原理可分为四大类：基于统计的算法、基于度量的算法、基于生成的算法和基于表征的算法。这种分类方式突破了传统按训练范式分类的局限，突出了核心建模原则的概念差异。

视觉异常检测算法研究现状

随着人工智能和深度学习技术的快速发展，视觉异常检测领域取得显著进展。基于统计的算法作为最早应用的异常检测方法，通过概率模型识别偏离正态分布的样本；基于度量的算法通过距离或相似性计算判断异常；基于生成的算法（如生成对抗网络GAN和扩散模型）通过学习正常数据分布重构样本；基于表征的算法则利用深度神经网络提取特征表征，通过对比学习实现异常识别。

数据集资源概览

数据集是视觉异常检测研究的基石。当前主流图像数据集包括MVTec AD、CIFAR-10等，视频数据集包含UCSD Pedestrian、ShanghaiTech等。这些数据集覆盖了工业检测、医疗影像和安防监控等多个场景，为模型训练和性能评估提供了重要支撑。

实验分析与性能比较

实验部分涵盖阈值选择、评估指标和结果分析三个模块。通过定量比较不同方法在多个数据集上的性能表现，研究揭示了各类方法的优势与局限。在工业缺陷检测任务中，基于生成的方法在纹理异常检测方面表现突出；而在医疗影像分析中，基于表征的方法对微小病变的敏感性更具优势。

挑战与展望

当前视觉异常检测研究面临多重挑战：首先是异常表征建模难题，由于异常样本的稀缺性和多样性，模型对未知异常的识别能力有限；其次是泛化与鲁棒性问题，跨域迁移和噪声干扰下的性能稳定性不足；此外还有多模态融合挑战，如何有效整合视觉、文本和传感器等多源信息仍需深入探索。未来研究方向包括：开发更强大的自监督学习框架、探索视觉-语言模型在异常检测中的应用、构建统一的多模态异常检测范式，以及提升模型的可解释性和可靠性。

结论

视觉异常检测通过识别图像或视频中偏离正常情况的区域、物体、事件或行为，为各行业提供重要的技术支撑。本文提出的四分法分类框架为理解不同算法提供了新视角，系统化的数据集和性能比较为后续研究奠定基础。随着深度学习技术的不断发展，视觉异常检测将在更多关键领域发挥重要作用。