動物園や野生動物の監視において、カメラ映像から状態を自動で判別することは効率化する上で必要とされている。しかし、動物のデータセットは数が少なく、人間の行動に対する機械学習よりと進展が遅い。加えて吐くなどの異常な行動は歩行などの行動より数が少なく、通常の機械学習では十分な精度を出すことができない。そこでAnoGANやGANomalyを用いる。これらは、正常な画像を学習させることで少量しかない異常な画像を検出することができる。これらは、正常な画像を学習させることで少量しかない異常な画像を検出することができる。本研究では、犬を対象とし、動物が歩くや座るなどの日常的にする行動を正常、嘔吐をするなどの非日常的な行動を異常として検出できるか研究を行った。その結果については発表で述べる。