最近，一篇由多家机构联合发表的综述论文引起了广泛关注。该论文主要探讨了低质多模态数据融合的问题，并提供了一个全面的分类体系来帮助研究人员理解这一领域的现状和未来研究方向。
多模态数据融合是指将来自不同模态的信息进行整合，以期获得更准确的预测结果。这一技术在许多领域都有着广泛的应用，如自动驾驶和医疗诊断。然而，在低质数据环境下，多模态数据融合的可靠性却鲜有研究。
该论文从数据中心的角度出发，指出了多模态数据融合在低质数据环境下面临的四大主要挑战。首先，多模态数据可能存在噪声污染，即不同模态的数据可能受到不同类型的噪声影响。其次，多模态数据可能存在缺失值，即某些模态的数据可能不完整。第三，多模态数据可能存在不平衡问题，即不同模态的数据在质量或特性上存在显著差异。最后，多模态数据的质量可能在不同样本之间动态变化。
为了解决这些挑战，论文对现有的多模态数据融合方法进行了全面的回顾和分类。这些方法包括但不限于基于特征融合、基于决策融合和基于深度学习的方法。论文还讨论了这些方法在不同挑战下的表现和适用性。
然而，尽管该论文提供了一个全面的分类体系和对现有方法的回顾，但仍存在一些未解决的问题和未来研究方向。例如，如何在存在大量噪声的情况下提高多模态数据融合的鲁棒性？如何在存在缺失值的情况下进行有效的多模态数据融合？这些问题都需要进一步的研究和探索。
此外，该论文还指出了多模态数据融合在实际应用中面临的一些挑战。例如，不同模态的数据可能具有不同的时间尺度或空间分辨率，这给数据融合带来了额外的困难。此外，如何在保护隐私的前提下进行多模态数据融合也是一个重要的研究方向。
arXiv链接：http://arxiv.org/abs/2404.18947
