本文探讨了计算机视觉中异常图像识别与分类的方法，提出了基于人类实验数据的分类法和计算模型，并建立了异常图像数据集。研究还涉及无监督生成模型在数字病理学中的应用、基于文本生成高质量人类图像的框架、视频异常检测方法，以及数据增强技术在视觉任务中的重要性，旨在提升视觉系统的性能与准确性。