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由于數(shù)據(jù)在不同視圖之間的分布比較復(fù)雜，傳統(tǒng)的單視圖離群點(diǎn)檢測(cè)方法不再適用于多視圖離群點(diǎn)的檢測(cè)，使得多視圖離群點(diǎn)檢測(cè)成為一個(gè)頗具挑戰(zhàn)性的硏究課題。多視圖離群點(diǎn)可分為3種類型：屬性離群點(diǎn)、類離群點(diǎn)和類-屬性離群點(diǎn)?，F(xiàn)有方法采用跨視圖成對(duì)約東來(lái)學(xué)習(xí)新的特征表示，并根據(jù)這些特征來(lái)定義離群點(diǎn)評(píng)分度量。這些方法沒有充分利用視圖間的交互信息，并且在面對(duì)3個(gè)或更多視圖時(shí)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算的復(fù)雜度更高。為此，文中考慮將多視圖數(shù)據(jù)重塑成張量集形式，定義高階多視圖離群點(diǎn)，并且證明現(xiàn)有的三類多視圖離群點(diǎn)都滿足高階多視圖離群點(diǎn)的定乂，從而提岀一種新的多視圖離群點(diǎn)檢測(cè)算法——高階多視圖離群點(diǎn)檢測(cè)算法（ High-order Multi- View Outlier Detection， HOMVOD）。該算法首先將多視圖數(shù)據(jù)重塑成張量集形式，然后學(xué)習(xí)其低秩表示，最后設(shè)計(jì)張量表示下的離群值函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)。在UCⅠ數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明， HOMVOD算法在檢測(cè)多視圖離群點(diǎn)方面優(yōu)于現(xiàn)有方法。
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