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本发明公开了一种正常样本原型驱动的视觉异常检测方法，利用深度学习和计算机视觉技术以无监督的方式实现视觉异常检测功能，通过数据预处理模块构建数据集；利用图像重建和向量量化技术提取一组能够代表正常样本的、紧凑的目标原型，并设计了一种熵正则的最优...
该专利属于杭州师范大学所有，仅供学习研究参考，未经过杭州师范大学授权不得商用。

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