TadGANを用いた異常検出システムに対する 数値及び画像による異常分類

抄録

この論文は異常検出の機能のみを持つTadGANの精度を保ちつつ検出した異常の種類を指定することに関するものである。TadGANはGANによる再構成データを元のデータと比較することによって異常スコアを算出するものであり、精度高く異常検出を行うことが出来る。しかし、このシステムは元のデータとの離れ具合を示すのみで、異常がどのような種類のものであるかを示すことが一切出来ない。そこで我々はTadGANにより検出された異常を切り取り、数値(1次元)による手法と異常分類を画像(2次元)による手法の２種類のアプローチで行った。これによりTadGANによる異常検出と分類タスクを一括して行うことのできるシステムを実現し、分類タスクにおける次元ごとの評価を行った。