本篇综述论文《基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述》由作者张晓平、纪佳慧、王力和何忠贺等人撰写，发表在2022年的《控制与决策》杂志上，卷37，第1期，页码14-27。该文章聚焦于视频数据中的关键领域——人体异常行为检测技术，这是一种重要的计算机视觉和人工智能应用，主要用于监控环境中对潜在威胁或不寻常活动的实时分析。
论文探讨了在当前信息技术背景下，利用视频流进行人体行为识别的最新进展，包括但不限于深度学习、机器学习算法、计算机视觉特征提取（如运动特征、姿势分析、行为模式识别）以及多模态信息融合。作者可能关注了基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），这些模型能够捕捉和理解人体动作的时间序列特性。
论文涵盖了多种关键技术，例如行为分割、异常检测算法（如统计学方法、自编码器、深度流检测）以及针对大规模视频数据的高效处理策略，尤其是在复杂场景和动态变化中的人体行为理解。此外，论文还可能提到了多任务学习、迁移学习和增量学习在提高异常行为识别性能中的作用。
值得注意的是，为了获取全文，读者可以通过提供的在线链接访问：<https://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2020.1428>。这篇综述不仅关注理论框架，还可能包含了一系列案例研究和实验结果，展示了不同方法在实际应用中的有效性及局限性。
与之相关的其他研究包括：
1. 行为识别方法综述，基于图卷积网络的研究，强调了网络结构在捕捉复杂行为模式中的作用，以及其在《控制与决策》2021年第36卷第7期的发表。
2. 度量学习在行人重识别中的应用，介绍了如何通过优化距离度量来提升识别个体身份的准确性和鲁棒性。
3. 面向复杂网络的异常检测，探索了网络数据中的异常检测技术在安全监控和数据分析中的重要性。
4. 机器视觉在轨道交通系统状态检测的应用，展示了如何通过视觉技术确保系统的高效运行和安全性。
5. 以行为流图为基础的可信交互检测方法，着重于用户行为的可视化分析和交互行为的信任评估。
这些研究共同构成了一个关于行为识别和异常检测的完整知识体系，有助于理解这一领域的最新发展趋势和技术挑战。
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