異常値検出のアンサンブルによる軌跡データからの特異行動の発見
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概要
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本研究では動画像から抽出された自律ロボットの軌跡データをもとに異常行動とみなせる部分系列を検出する問題に取り組んだ.従来の軌跡データマイニングでは軌跡を二次元空間の系列として扱うが,本研究では平均速度や回転速度等ロボットから主観的に計測できる物理量に変換した入力データとした.これにより動画像の撮影環境が異なる場合や画像中の異なる個所で起きる異常も統一的に扱うことが可能になるため,提案手法は設計者に提示する上でより直感的で制御プログラムの修正にも生かしやすい異常検出手法となっている.ただし,速度等の物理量の時系列は時間窓サイズのパラメータによってノイズの影響や検出できる行動が変化する.そこで,われわれは複数のパラメータで生成した部分系列集合に対して異常検出を行い,そのラベルをメタ特徴量とするクラスタリングにより異常行動を検出する手法を提案した.提案手法は,高い精度と感度で人が異常と判断した行動を検出した.教師付き学習との比較では,訓練データとして与えられる異常行動のサンプルが限定的である場合,より高い感度を実現した.
- 2010-05-14
著者
-
関 庸一
群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
関 庸一
群馬大学
-
安藤 晋
群馬大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
星野 大祐
群馬大学大学院工学研究科
-
Theerasak Thanomphongphan
群馬大学大学院工学研究科
-
Swagat Kumar
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
鈴木 英之進
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
安藤 晋
横浜国立大学工学研究院
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