Tài liệu Toán: Thuật toán phát hiện phần tử ngoại lai và ứng dụng

Tìm hiểu thuật toán phát hiện phần tử ngoại lai, ứng dụng trong khai phá dữ liệu. Nghiên cứu các thuật toán DB@CT, DMIN và ứng dụng thực tế.

• Tác giả: Phạm Hồng Hải
• Người hướng dẫn: Lê Văn Phùng
• Trường học: Đại học công nghệ thông tin và truyền thông - Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phát Hiện Phần Tử Ngoại Lai và Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu: Nghiên Cứu Trường Hợp Huyện Văn Yên
• Loại tài liệu: Luận văn
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Thái Nguyên

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Phần Tử Ngoại Lai và Khai Phá Dữ Liệu

Trong bối cảnh bùng nổ thông tin, khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức nổi lên như một lĩnh vực then chốt. Việc xác định phần tử ngoại lai (Outlier) trong dữ liệu trở nên ngày càng quan trọng. Các phần tử này, khác biệt đáng kể so với phần còn lại, có thể hé lộ thông tin giá trị hoặc chỉ ra các bất thường cần được xử lý. Luận văn này tập trung vào nghiên cứu các thuật toán phát hiện phần tử ngoại lai và ứng dụng khai phá dữ liệu để giải quyết các vấn đề thực tiễn. Cụ thể, nghiên cứu này hướng tới tìm hiểu các khái niệm cơ bản, khảo cứu các thuật toán khác nhau và kiểm nghiệm chúng trên dữ liệu thực tế.

1.1. Khái niệm cơ bản về Khai Phá Dữ Liệu và Phát Hiện Tri Thức

Khai phá dữ liệu (Data mining) là một kỹ thuật nhằm phát hiện thông tin giá trị và chất lượng trong các kho dữ liệu lớn. Nó liên quan đến việc phân tích dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm các mẫu thức tiềm ẩn. Mục đích là khám phá những thông tin chưa được biết đến trước, tiềm ẩn và không tầm thường từ dữ liệu. "Người ta xác định dữ liệu, thông tin, tri thức và trí tuệ của chúng trong xã hội tri thức" Khai phá dữ liệu có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, từ thương mại đến khoa học, hỗ trợ ra quyết định và giải quyết các vấn đề phức tạp.

1.2. Định nghĩa và Vai trò của Phần Tử Ngoại Lai Outlier

Phần tử ngoại lai là những mẫu dữ liệu không tuân theo một hình thức hoặc mô hình dữ liệu chung. Những đối tượng này có đặc tính khác biệt đáng kể so với phần còn lại của tập dữ liệu. Việc phát hiện phần tử ngoại lai có thể giúp xác định các lỗi, gian lận hoặc những xu hướng bất thường. "Một phần tử ngoại lai là một đối tượng xuất hiện không nhất quán với dữ liệu còn lại." Xác định các phần tử ngoại lai giúp cải thiện chất lượng dữ liệu và đưa ra những quyết định chính xác hơn.

1.3. Các Phương pháp Phát Hiện Phần Tử Ngoại Lai Phổ Biến

Có nhiều phương pháp để phát hiện phần tử ngoại lai, bao gồm: Xác định theo khoảng cách, thống kê và độ khác biệt. Mỗi phương pháp có ưu điểm và hạn chế riêng, phù hợp với các loại dữ liệu và bài toán khác nhau. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu phân tích. Việc kết hợp nhiều phương pháp có thể mang lại kết quả chính xác hơn trong việc phát hiện bất thường.

II. Thách Thức và Ứng Dụng Phát Hiện Ngoại Lai Trường Hợp Văn Yên

Việc phát hiện phần tử ngoại lai không phải lúc nào cũng dễ dàng. Thách thức lớn nhất là xác định ranh giới giữa dữ liệu bình thường và dữ liệu ngoại lai. Bên cạnh đó, dữ liệu thực tế thường phức tạp, chứa nhiễu và thiếu thông tin. Huyện Văn Yên, với đặc thù về kinh tế - xã hội và dữ liệu thống kê, đặt ra những yêu cầu riêng trong việc ứng dụng các thuật toán khai phá dữ liệu. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc giải quyết các thách thức này và ứng dụng các thuật toán phù hợp để phát hiện bất thường trong dữ liệu.

2.1. Khó khăn trong Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu tại Huyện Văn Yên

Việc thu thập và xử lý dữ liệu tại các địa phương như Huyện Văn Yên thường gặp nhiều khó khăn. Dữ liệu có thể không đầy đủ, không chính xác hoặc không được cập nhật thường xuyên. Hơn nữa, việc thiếu nguồn lực và kỹ năng chuyên môn có thể ảnh hưởng đến chất lượng phân tích. "Hiện trạng đặt bài toán" cho thấy sự cần thiết phải cải thiện quy trình thu thập và xử lý dữ liệu để đảm bảo tính tin cậy và hiệu quả của các ứng dụng khai phá dữ liệu.

2.2. Ứng Dụng Phát Hiện Phần Tử Ngoại Lai trong Dữ Liệu Nông Nghiệp

Dữ liệu nông nghiệp tại Huyện Văn Yên có thể chứa nhiều phần tử ngoại lai do các yếu tố như thời tiết, sâu bệnh hoặc kỹ thuật canh tác khác nhau. Việc phát hiện bất thường trong dữ liệu này có thể giúp cải thiện năng suất, giảm thiểu rủi ro và đưa ra những quyết định chính xác hơn về mùa vụ và giống cây trồng. "Với mong muốn phát hiện động những trong bảng dữ liệu học sinh huyện Văn Yên" cần có những phương pháp xử lý dữ liệu chuyên biệt.

2.3. Ứng Dụng Phát Hiện Phần Tử Ngoại Lai trong Dữ Liệu Kinh Tế Xã Hội

Việc phân tích dữ liệu kinh tế - xã hội của Huyện Văn Yên có thể giúp xác định các vấn đề như nghèo đói, bất bình đẳng hoặc các vấn đề xã hội khác. Phát hiện phần tử ngoại lai trong dữ liệu này có thể giúp các nhà hoạch định chính sách tập trung nguồn lực vào những khu vực hoặc nhóm dân cư cần được hỗ trợ nhất. "Các xã thuộc huyện Văn Yên" cần được phân tích kỹ lưỡng để có những chính sách phù hợp.

III. Thuật Toán Tìm Kiếm Phần Tử Ngoại Lai DB pct Dmin Nghiên Cứu

Nghiên cứu tập trung vào thuật toán DB(pct,Dmin), một phương pháp phát hiện phần tử ngoại lai dựa trên khoảng cách. Thuật toán này xác định các phần tử ngoại lai dựa trên tỷ lệ khác biệt so với các phần tử lân cận. Các khái niệm như tính liên quan và độ phức tạp của thuật toán được phân tích chi tiết. Thuật toán FindAllOutsM và FindAllOutsD được sử dụng để phát hiện các phần tử ngoại lai trong bộ nhớ và ngoài bộ nhớ, tương ứng. “Tìm hiểu các khái niệm về khai phá dữ liệu, phát hiện tri thức, một số khái niệm quan đến phần tử ngoại lai” giúp đánh giá hiệu quả của thuật toán trên dữ liệu thực tế.

3.1. Phân Tích Chi Tiết Thuật Toán Phát Hiện Ngoại Lai DB pct Dmin

Thuật toán DB(pct, Dmin) là một phương pháp hiệu quả để phát hiện phần tử ngoại lai trong các tập dữ liệu lớn. Nó xác định các phần tử ngoại lai dựa trên khoảng cách và mật độ của các phần tử lân cận. Việc lựa chọn các tham số pct và Dmin phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả chính xác. "Định nghĩa các phần tử ngoại lai theo khác biệt" cần được xem xét cẩn thận.

3.2. So sánh Thuật Toán FindAllOutsM và FindAllOutsD

Thuật toán FindAllOutsM được sử dụng để phát hiện phần tử ngoại lai trong bộ nhớ, trong khi thuật toán FindAllOutsD được sử dụng cho dữ liệu nằm ngoài bộ nhớ. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào kích thước của tập dữ liệu và khả năng tính toán của hệ thống. "Xây dựng mô hình phát hiện phần tử ngoại lai dựa trên dữ liệu lớn" là một thách thức lớn.

3.3. Đánh Giá Độ Phức Tạp của Thuật Toán DB pct Dmin

Độ phức tạp của thuật toán DB(pct, Dmin) phụ thuộc vào kích thước của tập dữ liệu và số chiều của dữ liệu. Việc hiểu rõ độ phức tạp của thuật toán giúp tối ưu hóa hiệu suất và lựa chọn các tham số phù hợp. "Đánh giá hiệu quả của mô hình phát hiện phần tử ngoại lai" là một bước quan trọng.

IV. Kết Quả Thực Nghiệm và Ứng Dụng Nghiên Cứu Tại Văn Yên

Chương này trình bày kết quả thực nghiệm của việc áp dụng thuật toán DB(pct, Dmin) để phát hiện phần tử ngoại lai trong dữ liệu thực tế của Huyện Văn Yên. Nghiên cứu tập trung vào việc xác định các phần tử ngoại lai trong bảng điểm học sinh, sử dụng các thuật toán đã được cài đặt và chạy thử nghiệm. Kết quả cho thấy khả năng của thuật toán trong việc phát hiện bất thường và cung cấp thông tin hữu ích cho việc quản lý và cải thiện chất lượng giáo dục.

4.1. Thiết Lập và Xử Lý Dữ Liệu Bảng Điểm Học Sinh

Dữ liệu bảng điểm học sinh được thu thập và xử lý thủ công để đảm bảo tính chính xác và nhất quán. Các bước xử lý bao gồm làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị thiếu và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp với thuật toán. "Sử dụng trong bảng điểm" là một ứng dụng thực tế.

4.2. Kết Quả Phát Hiện Ngoại Lai trong Bảng Điểm

Thuật toán DB(pct, Dmin) được áp dụng để phát hiện phần tử ngoại lai trong bảng điểm học sinh. Kết quả cho thấy một số học sinh có điểm số bất thường so với các bạn cùng lớp. Các trường hợp này cần được xem xét kỹ lưỡng để xác định nguyên nhân và đưa ra các biện pháp hỗ trợ phù hợp. "Một quy tắc xác định ngoại lai" cần được xây dựng.

4.3. Ứng Dụng Kết Quả Phát Hiện Ngoại Lai Đề Xuất

Kết quả phát hiện phần tử ngoại lai trong bảng điểm học sinh có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng giáo dục tại Huyện Văn Yên. Các đề xuất bao gồm tăng cường hỗ trợ cho các học sinh có điểm số thấp, cải thiện phương pháp giảng dạy và nâng cao chất lượng đội ngũ giáo viên. "Cải thiện chất lượng dữ liệu" là một yếu tố quan trọng.

V. Tổng Kết Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Khai Phá Dữ Liệu

Luận văn đã trình bày một nghiên cứu về phát hiện phần tử ngoại lai và ứng dụng khai phá dữ liệu trong bối cảnh Huyện Văn Yên. Các thuật toán phát hiện bất thường đã được khảo cứu và thử nghiệm trên dữ liệu thực tế. Kết quả cho thấy tiềm năng của các phương pháp này trong việc giải quyết các vấn đề thực tiễn. Hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm phát triển các thuật toán hiệu quả hơn, ứng dụng trong các lĩnh vực khác và xây dựng các hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu đã được làm sạch.

5.1. Đánh Giá Tổng Quan về Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã đạt được những kết quả quan trọng trong việc phát hiện phần tử ngoại lai và ứng dụng khai phá dữ liệu. Các thuật toán đã được chứng minh là hiệu quả trong việc xác định các bất thường trong dữ liệu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết trong tương lai. "Ra quyết định dựa trên dữ liệu" là mục tiêu cuối cùng.

5.2. Hướng Phát Triển Các Thuật Toán Khai Phá Dữ Liệu Mới

Trong tương lai, cần phát triển các thuật toán khai phá dữ liệu mới, có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và đa dạng hơn. Các thuật toán này cần phải có khả năng tự học và thích ứng với các thay đổi trong dữ liệu. "Big Data" là một xu hướng không thể bỏ qua.

5.3. Ứng Dụng Khai Phá Dữ Liệu trong Các Lĩnh Vực Khác

Khai phá dữ liệu có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ y tế đến tài chính và môi trường. Việc mở rộng ứng dụng của khai phá dữ liệu sẽ mang lại nhiều lợi ích cho xã hội. "Ứng dụng khai phá dữ liệu" là một lĩnh vực đầy tiềm năng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Tên miễn ứng dụng, © Phat fn gian In © Phat ên xâm nhập + Lễi/pháthiện thiệt hại Toi phamy dia tra /1ap ké hogch khiing b6 « Tinhgey té 'Hình 1.6: Các thành phân chính liên quan đến kỹ thuật phát hiện ngoại lai Nếu một thê hiện đữ liệu cá nhân có thể được coi là bất thường đối với phần còn lại của đữ liệu, được gọi là một ngoạilai điểm. Đây là đơn giản. nhất ngoại lai và là trọng tâm của phản lớn các nghiên cứu về phát hiện ngoại. lai [9] Vidu: Trong hinh 1.1 , céc diém O1 và o2 cũng nhự các điểm trong khu vực O3 nằm ngoài ranh giới của khu vực bình thường, và đo đô có giá trị ngoại lai điểm từ họ là khác nhau từ các điểm đữ liệu bình thường.

`Ví dụ: Nếu chúng ta phát hiện xem xét gian lận thể tín dụng với tập đữ liệu tương ứng với thể tín đụng của một cá nhân giao dich, gia sử đữ liệu bởi chỉ cô một tính năng là số tiền chỉ. Một giao địch mà số tiền bỏ ra là rất cao so. với mức bình thường chỉ tiêu cho người đó sẽ là một ngoại lai diém. 'Nếu một trường đữ liệu là bất thường trong một văn bản cụ thể (nhưng không khác), sau đồ nó được gọi là một ngoại lai theo ngữ nghĩa.

Các khái niệm về một bối cảnh được gây ra bởi cấu trúc trong thiết lập dữ liệu và có được quy định như một phần của việc xây dựng vấn đẻ. Dữ liệu được định nghĩa sử đụng hai bộ của các thuộc tính, theo ngữ cảnh và thuộc tính. Các thuộc tính ngữ cảnh được sử đụng đễ xác định các nội dung. Vi du: Trong bộ dữ liệu không gian, kinh độ và vĩ độ của một vị trí là các thuộc tính ngữ cảnh.

Trong chuỗi thời gian dữ liệu, thời gian là một thuộc tính ngữ cảnh mà xác định vị trí của một trường hợp trên toàn bộ chuỗi. Các thuộc tính về hành vi xác định những đặc tính phi ngữ cảnh. Vi dụ: Trong một tập hợp dữ liệu không gian mô tả lượng mưa trung bình của toàn thể giới, lượng mưa ở bất kỹ vị trí nào là một thuộc tính hành. Các hành vi bất thường được xác định bằng cách sử đụng các giá trị cho.

các thuộc tính về hành vỉ trong một bối cảnh cụ thể. Một dữ liệu cô thể là một ngoại lai theo ngữ cảnh trong một định bối cảnh, nhưng một thể hiện dữ liệu giống hệt nhau (về thuộc tính hành vi) có thể được xem là bình thường trong. một bối cảnh khác nhau. 16 Monthly Temp nhiệt độ hàng thang của một khu vực trong năm.

Nhiệt độ 35° F có thể là bình thường trong suốt mùa đông (tại thời điểm tl) tai nơi đó, nhưng giá trị như nhau trong mùa hề (tại thời điểm 12) sẽ là một ngoại lai. Một vi đụ tương tự có thê được tìm thấy trong các gian lận thẻ tín dụng phát hiện với ối cảnh là thời điểm mua hàng. Giả sử một cá nhân thường có một hóa đơn mua sắm. hàng tuần 100% ngoại trừ trong tuần Giáng sinh, khi nó đạt đến 10008.

Mét lần mua mới 1000$ trong một tuần vào tháng nào đó sẽ được coi là một ngoại lai theo ngữ cảnh, vì nỗ không phù hợp để các hành vi bình thường của cá nhân trong bối cảnh thời gian (mặc đù cùng một số lượng đã tiêu hết trong tuần Giáng sinh sẽ được xem là bình thường ).4 Ứng dụng phát hiện phân tử ngoại lai 1.1 Phát hiện xâm nhập Phát hiện xâm nhập đùng để phát hiện các hoạt động nguy hiểm (phá vỡ thâm nhập và các hình thức khác của máy tính) trong một hệ thống máy tính liên quan từ một vấn đề bảo mật. Khác với hệ thống hành vỉ bình thường, phát a7 hiện xâm nhập áp dung các kỹ thuật phát hiện ngoại lai. Các thách thức chính cho việc phát hiện ngoại lai là: -> Khối lượng dữ liệu lớn: Điễu này đồi các kỹ thuật hiện quả tính toán. -~ Truyền đỡ liệu: Điều này đồi hỏi phân tích trực tuyến.

+ Tỷ lệ báo động sai: Tỷ lệ phần trăm nhỏ nhất của báo động sai trong. số hàng triệu đối tượng đữ liệu có thể làm cho là quá sức đối với một nhà phân tích. + Được gán nhãn dữ liệu thường không có sẵn cho xâm nhập: Đây sẽ .ưu tiên cho ban giám sát và phát hiện ngoại lai không có giám sát kỹ thuật. Hệ thống phát hiện xâm nhập đã được phân loại vào máy chủ dựa và mạng dựa trên hệ thống phát hiện xâm nhập.2 Phát hiện gian lận Gian lận liên quan đến hoạt động tội phạm xảy ra trong các tổ chức thương mại, các tổ chức như ngân hàng, các công ty thẻ tín đụng, cơ quan bão hiểm, các công ty điện thoại di động, thị trường chứng khoán.

Người sit đụng độc hại có thể là khách hàng thực tế của tổ chức hoặc phải đùng đến. hành vi trộm cấp danh tính (giã làm khách hàng). Các hoạt động phát hiện nhằm mục đích phát hiện tiêu thụ trái phép các nguôn tài nguyên được cung. cấp bởi tổ chức để ngăn chặn thiệt hại kinh tế.

Một cách tiếp cận chung để phat hiện ngoại lai ở đây sẽ liên quan duy trì một cấu hình sử đụng cho từng khách hàng và theo dõi các cấu hình để phát hiện bắt kỹ sai lệch được gọi là hoạt động giám sát. Một số ứng đụng cụ thể của phát hiện gian lận - Phát hiện thể tin đụng gian lận: Kỹ thuật phát hiện ngoại lai được áp dụng để phát hiện gian lận đối với thể tín dung. Điều này cũng tương tự như việc phát hiện gian lận bão hiểm. Cách sử dụng gian lận cũa thế tín dụng: Kết hợp với các vụ trộm cấp thẻ tín dung.

Các hỗ sơ dữ liệu được xác định trên một số phương diện như nhận điện người sử đụng, đã đành số tiền, thời gian 18 giữa các lần liên tiếp sử dụng thẻ. Các gian lận thường được phản anh trong hỗ sơ giao địch (giá trị ngoại lai điểm) và tương ứng với thanh toán cao, tốc độ cao, mua các mặt hàng không bao giờ mua bởi người sử đụng trước,. cô của ghỉ nhãn là không có ví đề vi các công ty tin dụng có day đủ dữ liệu. Hơn nữa, dữ liệu rơi vào sự khác biệt dựa vào người sử đụng thể tín dung.

Vi thé các kỹ thuật trên thường được sử dung trong lĩnh vực này. Phat hiện trực tuyến lữa đão ngay sau khi giao dịch gian lận xây ra là một thách thức trong việc phát hiện thế tin dụng trái phép hiện nay 1. Phát hiện bão hiểm yêu cầu bôi thường gian lận Một vấn đề quan trọng trong ngành công nghiệp bảo hiểm là các hành vi gian lận: ví đụ xe hơi gian lận bảo hiểm. Các cá nhân và tổ chức bên yêu sách và các nhà cung cấp yêu cầu bôi thường hệ thống xử lý cho các tuyên bổ trái phép và bat hop pháp.

Các đữ liệu trong lĩnh vực này dé phat hiện gian lận đến từ các văn bản trình của các bên tranh chấp. Các kỹ thuật trích xuất các tính năng khác nhau (cã phân loại cũng như liên tục) từ các tà liệu này. Thông thường , điều chỉnh các yêu cầu và điều tra đánh giá những tuyên bố cho gian lận. Những điều tra bằng tay trường hợp được sử dụng như trường hợp đán nhãn cũa giám sát và kỹ thuật giám sát cho gian lận bảo hiểm phát hiện.

Phát hiện bảo hiểm bồi thường gian lận là khá thường xuyên xử lý như một vấn đề giám sát hoạt động chung, kỹ thuật dựa trên mạng lưới thần kinh cũng đã được áp dụng để xác định yêu cầu bão hiểm. 'bắt thường.4 Ứng dụng trong y tẾ công cộng Các đữ liệu thường bao gồm hỗ sơ bệnh nhân mà có thể có các loại khác nhau của các tính năng như tuổi của bệnh nhân, nhôm máu, trọng lượng. Dữ liêu cũng có thể cô thời gian cũng như không gian. Dữ liệu có thể có giá trị ngoại lai đo một số lý do như tình trạng bệnh nhân bắt thường hoặc thiết bị 19 đo đạc lỗi hoặc ghỉ âm.

Hầu hết các ngoại lai hiện tại kỹ thuật phát hiện trong này nhằm mục đích phát hiện tại hồ sơ bất thường (ngoại lai điểm). Thông thường các dữ liệu được đán nhãn thuộc về bệnh nhân khỏe mạnh, do đồ các kỹ thuật áp dung giám sát tiếp cận. Một hình thức khác của dit liệu xử lý bi ngoại lai kỹ thuật phát hiện trong lĩnh vực này là đữ liệu chuỗi thời gian, chẳng hạn như điện tâm đỏ CG) và điện não đỏ (EEG). Kỹ thuật phát hiện ngoại lai đã được áp dung đễ phát hiện giá trị ngoại lai trong dữ liệu như vậy.

Một số kỹ thuật cũng có tập trung vào việc phát hiện địch bệnh ở một khu vực cụ thể. Vì vậy việc phát hiện ngoại lai là rất quan trọng vấn đề trong lĩnh vực này và đồi hỏi mức độ cao và chính xác. Các khía cạnh thách thức nhất của việc phát hiện ngoại lai là vấn đề trong lĩnh vực này là chỉ phí phân loại một ngoại lai như bình thường có thê rất cao.5 Phát hiện thiệt hại công nghiệp Các nhà máy công nghiệp bị thiệt hại do liên tục sử dụng và hao mòn thông thường, thiệt hại như vậy cần phải được phát hiện sớm để ngăn chặn sự leo thang hơn nữa và gây tôn thất đẫn đến thiệt hại. Các đữ liệu trong phạm vi này thường là cảm biến dữ liệu được ghỉ bằng các cảm biển khác nhau và thu thập cho phân tích.

‘Vi du: Phát hiện lỗi trong đơn vị cơ khí và thành phần như động cơ, tua bin, đầu chảy trong đường ống,. Các vết nứt trong dầm, thủng trong khung máy "bay, dữ liệu không lường trước được sử đụng cho lỗi phát hiện ở các nhà máy cơ khí 1.446 Xứ lý hình ảnh Phát hiện ngoại lai ở đây nhằm phát hiện những thay đổi trong một "hình ảnh theo thời gian (phát hiện chuyển động) hoặc trong các khu vực mà xuất hiện bất thường trên hình ảnh tĩnh. Tên miền này bao gồm các hình ảnh. vệ tinh, công nhận chữ số, quang phổ, hình ảnh X quang vú, và giám sát 20 video.

Các yếu tố được gây ra bởi chuyên động hoặc chèn đối tượng hoặc thiết bị lỗi. Các đữ liệu có không gian cũng như đặc điểm thời gian. đữ liệu có một vài các thuộc tính liên tục như mnàu sắc, kết cấu, .Các giá trị ngoại lai thú vị là những điểm hoặc bất thường hoặc khu vực trong ảnh (điểm. và sự chênh lệch theo ngữ cảnh).

Một trong những thách thức quan trọng trong lĩnh vực này là kích thước lớn của đầu vào.