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Improvement of Anomaly detection and personal authentication ability by pseudo-data generation

Research Project

Project/Area Number 21K12022
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research InstitutionNational Institute of Technology, Toyama College

Principal Investigator

Kitamura Takuya  富山高等専門学校, その他部局等, 准教授 (40611918)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords異常検知 / 疑似異常データ / 敵対生成ネットワーク / 変分自己符号化器 / サポートベクトルマシン / SVDD / SVM / 機械学習 / 深層学習 / 敵対的生成ネットワーク / 変分オートエンコーダ / 人工知能 / 疑似データ
Outline of Research at the Start

本研究では,オートエンコーダや敵対的生成ネットワークを用いた深層学習によって疑似データを生成し,異常検知性能向上と個人認証システムへの応用を目的とする.また実験では,正常データは多く取得できることを前提とした異常検知問題と異常データが得られない,かつ,正常データも少数しか得られない個人認証問題(本人かそうでないかの二値問題)を想定している.

Outline of Final Research Achievements

In this study, I focus on the difficulty of collecting abnormal data compared to normal data in anomaly detection problems. Therefore, we aim to improve anomaly detection performance by generating pseudo-abnormal data from only normal data. I use adversarial generative networks (GAN) and variational autoencoders (VAE) for pseudo-abnormal data generation, and confirmed improvement in generalization capability by using the generated pseudo-abnormal data for training. Furthermore, we introduced this approach to a personal authentication system using aerial writing motion. I conducted impersonation experiments, and confirmed its effectiveness.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

異常検知問題は工場の生産ラインや医療の診断現場や個人認証などのように,様々な分野にて存在しており,国内外問わず,広く研究なされている.また,異常検知問題に対して,疑似データを生成することによる異常検知性能向上の研究は,これまでも広く実施されている.擬似データ生成に広く用いられる手法として,VAEやGANが挙げられるが,本研究のようにこれらを同時に考慮するシステムは少ない.また,生成モデルのみでなく,部分空間法やSVMなどの識別モデルを適用することにより,より高い精度の擬似データの生成と異常検知性能の向上を期待できると考えられ,新規性と有効性の高い研究であると考えられる.

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (20 results)

All 2024 2023 2022 2021

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (16 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] HSI分類問題における複合SVMの改良2023

    • Author(s)
      田村明人, 北村拓也
    • Journal Title

      電子情報通信学会技術研究報告

      Volume: 122 Pages: 96-100

    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Journal Article] Semi-Hard Margin Support Vector Machines for Personal Authentication with an Aerial Signature Motion2021

    • Author(s)
      Yoshida Takeshi,Kitamura Takuya
    • Journal Title

      Lecture Notes in Computer Science book series (LNTCS)

      Volume: 12894 Pages: 333-344

    • DOI

      10.1007/978-3-030-86380-7_27

    • ISBN
      9783030863791, 9783030863807
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Initialization Method of Batch Uniformization Auto Encoder by Principal Component Analysis2021

    • Author(s)
      Shogo Takaoka; Takuya Kitamura; Aiga Suzuki; Masahiro Murakawa
    • Journal Title

      Proc. of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI) 2021

      Volume: 1 Pages: 1-6

    • DOI

      10.1109/ssci50451.2021.9660064

    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] ファインチューニング画像分類モデルによるEEGデータを用いたASD診断システム2024

    • Author(s)
      川原啓翔,北村拓也
    • Organizer
      画像工学研究会
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      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] ファインチューニングモデルによるfMRIを用いたASD診断システムの評価2024

    • Author(s)
      吉原沙江, 北村拓也
    • Organizer
      画像工学研究会
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  • [Presentation] アクティブ集合による回帰ELMのスパース化と高速化2024

    • Author(s)
      濱元康生,北村拓也
    • Organizer
      第51回知能システムシンポジウム
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      土尾崇太, 北村拓也
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      大上雄大, 北村拓也
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      情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会
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    • Author(s)
      田村明人, 北村拓也
    • Organizer
      情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会
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  • [Presentation] 異常検知問題における深層SVDDのデータ選択による学習効率化2023

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      土尾崇太, 北村拓也
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      第50回知能システムシンポジウム
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  • [Presentation] 1クラス畳み込みELMによる異常検知システム2023

    • Author(s)
      大上雄大, 北村拓也
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      第50回知能システムシンポジウム
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      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 1クラス畳み込みELMによる異常検知2022

    • Author(s)
      大上雄大, 北村拓也
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      第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)
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      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 深層サポートベクトルデータ記述法(DSVDD)におけるファインチューニングの効率化と異常検知への適用2022

    • Author(s)
      土尾崇太, 北村拓也
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      第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)
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  • [Presentation] ハイパースペクトル画像分類における畳み込みSVM2022

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      田村明人, 北村拓也
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      第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)
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      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 1クラス多層多重カーネル ELM の開発2022

    • Author(s)
      石倉 優資,北村 拓也
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      第34回自立分散シンポジウム
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  • [Presentation] 部分空間法におけるマージン最大化を考慮した原点移動2022

    • Author(s)
      大石 悠貴, 北村 拓也
    • Organizer
      第49回知能システムシンポジウム
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  • [Presentation] 本田 一期, 北村 拓也2022

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      センテンス間の連続性を考慮した SNS における感情分析
    • Organizer
      第49回知能システムシンポジウム
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      2021 Research-status Report
  • [Presentation] Semi-Hard Margin Support Vector Machines for Personal Authentication with an Aerial Signature Motion2021

    • Author(s)
      Yoshida Takeshi,Kitamura Takuya
    • Organizer
      International Conference on Artificial Neural Networks(ICANN2021)
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      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Initialization Method of Batch Uniformization Auto Encoder by Principal Component Analysis2021

    • Author(s)
      Takaoka Shogo,Kitamura Takuya,Suzuki Aiga,Murakawa Masahiro
    • Organizer
      IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI2021)
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Book] 機械学習・ディープラーニングによる“異常検知”技術と活用事例集(担当範囲:1章第5節 サポートベクターマシンの基礎と異常検知,故障予測への活用)2022

    • Author(s)
      北村拓也,他69名
    • Total Pages
      560
    • Publisher
      技術情報協会
    • ISBN
      9784861049132
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2025-01-30  

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