情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

医療分野での自動診断や工業製品での欠陥検査など、
医師の負担や人件費を減らすことを目的に
正常・異常の判断を自動化する研究が行われている。

この分野の課題として、製造ラインが変わるたびに
システムを作り直す必要があることや、
正常に比べ異常のパターンを用意することが難しく、
適切な特徴量を設計することが困難であることが挙げられる。

本研究では、人が物を見ているうちに慣れることで、
突飛な部分に違和感を感じるようになる性質に注目し、
動画像データを用いた教師なし学習を行うことによって、
繰り返し出現するパターンや時系列的変化、
周囲との関係性といったコンテキストから異常を検出する手法を提案する。