针对传统支持向量数据描述(SVDD)方法无法用于多模态数据异常检测的问题，提出一种新颖的用于处理多模态数据的SVDD方法.该方法将多模态数据通过投影矩阵映射到公共低维子空间，再利用多模态图正则SVDD来保持模态内与模态间的结构关系，同时利用稀疏投影矩阵正则SVDD来降低原始空间中的特征耦合影响.该方法称为耦合特征子空间正则的支持向量数据描述(CFSR-SVDD).实验结果表明，所提出的方法在精度和稳定性上具有更好的优势.
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