对于摄像头只“监”不“控”的现状，监控视频中的异常事件自动检测越来越受关注，而在自助银行服务中，尚无可行的、满足实际应用需求的技术来及时检测相关事件。自助银行服务中的异常事件检测研究立足于实际生活中的事件，针对取款人故意长时间遮挡脸部(简称遮挡取款)和暴力抢劫两类异常事件进行分析。主要工作有以下三个部分：　　 对于遮挡取款事件，分析人体从进入至退出ATM监控摄像头的整个过程，采用了一种新的遮挡取款事件检测方法。该方法首先利用背景减法检测运动目标，分析运动区域所占视频画面比例，并结合模板匹配的方法来判断人体头肩部分是否足够靠近ATM；接着，基于YIQ颜色空间检测肤色区域，计算其所占视频画面比例，同时用Adaboost级联分类器检测人脸，以判断是否进一步检测；然后，检测其他感兴趣区域，包括眼睛和嘴巴；最后，利过前期检测结果综合判断遮挡取款事件。　　 对于暴力抢劫事件，在统计人数的基础之上分析取款人之间的状态，构建了一种基于改进伪Zernike矩(Improved Pseudo-Zernike Moment，IPZM)的异常事件检测方法。该方法首先利用背景减法检测运动目标，分析运动区域所占视频比例来识别人体，并统计其个数；接着，在人数满足要求时，利用事件语义模板匹配和一个IPZM构建的7维形状特征向量相似匹配相结合的机制检测人的状态；第三步，依据人的状态判断暴力抢劫事件。　　 同时，设计并开发了一个异常事件检测系统原型，实现了针对上述两类事件的检测功能，应用该系统对相关案例视频进行分析，结果表明了方法满足实际应用需要。系统还有包括系统操作日志、开机欢迎、光标变换、托盘显示、声音提示、图片浏览和VC6.0与Matlab7.1混合编程实现画图等功能，从实用性、交互性、视听等方面给使用人员带来一个应用性较广、界面友好、操作简单的软件工具。