| 講演名 | 2019-03-06 補色で再構成するAutoencoder 鈴木 章央(九工大), 田向 権(九工大), |
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| 抄録(和) | 入力画像を補色で再構成するように，Autoencoder（AE）を学習させる．また，このAEを用いて異常検知を行う．正常データは色相をそのまま再構成し，異常データは補色で再構成，すなわち色相を反転するように再構成させる．こうして，正常データは再構成誤差を小さく，異常データの再構成誤差は最大化することで，高性能な異常検知器の作成を目指す．本稿では，CIFAR-10データセットを使って，再構成実験と異常検知器としての性能評価実験を行う．また，ここでは，提案学習法で訓練されたAEが，色情報をもとに特徴づけているのかを確認するために，RGB画像ではなくHSV色空間へと変換した画像を用いる．さらに，AEが獲得した特徴を確認するために，中間層の値を可視化した． |
| 抄録(英) | This study proposes a novel training method for autoencoders (AEs) that gives the AEs complementary color images as target data. Using the proposed method, AEs are trained to reconstruct complementary color images from input images. The trained AEs are applied to anomaly detection. In this case, correct data is correctly reconstructed, and anomalous data is complementary color reconstructed, by the trained AEs. Therefore, the AEs are available for anomaly detection using reconstruction error to distinguish between correct data and anomalous data. This paper employs HSV image instead of RGB image and reports anomaly detection with CIFAR-10 dataset using an AE trained by the proposed method. In addition, features which the AE obtain via proposed method were confirmed by visualizing value of a hidden layer of the AE. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 自己符号化器 / 異常検知 |
| キーワード(英) | Deep Learning / Autoencoders / Anomaly Detection |
| 資料番号 | SIS2018-41 |
| 発行日 | 2019-02-27 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2019/3/6(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京理科大学葛飾キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo Univ. Science, Katsushika Campus |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング,一般 |
| テーマ（英） | Soft Computing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 仲地 孝之(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Takayuki Nakachi(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) / 木村 誠聡(神奈川工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) / Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 田向 権(九工大) / 藤吉 正明(首都大東京) |
| 幹事氏名（英） | Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.) / Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 古賀 崇了(徳山高専) / 三澤 秀明(宇部高専) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takanori Koga(National Inst. of Tech. Tokuyama College) / Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 補色で再構成するAutoencoder |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Complementary Color Reconstruction by Autoencoders |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 自己符号化器 / Autoencoders |
| キーワード(3)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 章央 / Akihiro Suzuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：Kyutech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田向 権 / Hakaru Tamukoh |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：Kyutech) |
| 発表年月日 | 2019-03-06 |
| 資料番号 | SIS2018-41 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | SIS-473 |
| ページ範囲 | pp.23-28(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-27 (SIS) |