Många datorseende uppgifter innebär behandling av stora mängder data som förorenas av avvikande, som måste upptäckas och avvisas. Även om outlier detektionsmetoder baserade på robust statistik har funnits i årtionden, bara nyligen har metoder baserade på gles och låg grad representation utvecklats tillsammans med garantier för korrekt outlier detektion när inliers ligger i en eller flera lågdimensionella subrymder. I detta dokument föreslås en ny outlier detektionsmetod som kombinerar verktyg från gles representation med slumpmässiga promenader på en graf. Genom att utnyttja egenskapen att datapunkter kan uttryckas som glesa linjära kombinationer av varandra, får vi en asymmetrisk affinitetsmatris bland datapunkter, som vi använder för att konstruera en viktad riktad graf. Genom att definiera en lämplig Markov Chain från denna graf, etablerar vi en koppling mellan inliers/outliers och viktiga/oväsentliga tillstånd i Markov kedjan, vilket gör att vi kan upptäcka utliers genom att använda slumpmässiga promenader. Vi tillhandahåller en teoretisk analys som rättfärdigar riktigheten i vår metod enligt geometriska och konnektivitetsantaganden. Experimentella resultat från bilddatabaser visar sin överlägsenhet när det gäller toppmoderna glesa och lågvärdiga metoder för att upptäcka outlier.
En ledande oövervakad teknik är bland annat den av SRO REF som får en viktad riktad graf, definierar en Markov Chain via självrepresentation, och identifierar outliers via slumpmässiga promenader.
Provable Self-Representation Based Outlier Detection in a Union of Subspaces
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}