WEKO3
アイテム
少数異常データを有効活用する部分空間法による異常検知手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197700
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197700fd97d59e-161b-4821-b4fd-1bbb21e79370
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS19123038.pdf (823.0 kB)
|
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-06-10 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 少数異常データを有効活用する部分空間法による異常検知手法 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 筑波大学大学院システム情報工学研究科／産業技術総合研究所 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 早稲田大学基幹理工学研究科／産業技術総合研究所 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 産業技術総合研究所／筑波大学大学院システム情報工学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Systems and Information Engineering, Tsukuba University / National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University / National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) / Graduate School of Systems and Information Engineering, Tsukuba University | ||||||||||||
| 著者名 |
江渕, 文人
× 江渕, 文人
× 長谷川, 隆徳
× 村川, 正宏
|
|||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本稿では部分空間法において，少数の異常データを活用して正常部分空間を生成することにより，異常検知能力を向上させる手法を提案する．従来の異常検知手法では，正常データのみで学習を行うが，現実の問題では異常データもわずかに取得できる．そこで提案手法では，部分空間法の従来の目的関数に加えて異常データの平均射影長の最小化を導入する．このような定式化により，異常データの分布を考慮した正常部分空間を生成できるため，異常検知能力の向上が期待できる．また，提案手法は平均射影長を用いて異常データの情報を与えているため，異常データ数が極端に少ない場合においても安定した識別が期待できる．MNIST データセットを使い提案手法の有効性を評価した結果，提案手法はわずかな異常データの利用ができる条件下において既存の正常モデルや識別モデルに比べて高い異常検知性能を示し，学習データに含まれない未知の異常パターンに対しても頑健に異常検知が行えることを明らかにした． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2019-MPS-123, 号 38, p. 1-6, 発行日 2019-06-10 |
|||||||||||
| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
