5J-7
Ensemble Method for Anomaly Detection from Time Series Data
○THEERASAK THANOMPHONGPHAN(群馬大)
時系列データからの異常検出は実用的に重要な問題である。
本論文では、自律ロボットの動画像から異常な行動を検出する応用に取り組む。この問題では時間の間隔や解像度のパラメータをユーザが選択する必要があるが、これらのパラメータは速度のような基本的な特徴量に強く影響する。
このため、パラメータの選択自体が難しい問題である。
われわれはこれに対処するため、予測した異常ラベルをメタ特徴量として使用し、複数の異常検出結果を集約するアンサンブル手法を提案する。
さらに、様々なパラメータ設定で異常を検出する計算コストを減少させるため、効率的なクラスタベースの異常検出手法を実装する。
提案手法の性能をROC分析を用いて評価し、従来のアンサンブルおよび異常検出手法と比較する。