論文の概要: Anomaly Detection in Trajectory Data with Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05958v1
• Date: Mon, 13 Apr 2020 14:16:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-13 23:27:04.413590
• Title: Anomaly Detection in Trajectory Data with Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 正規化流れを伴う軌道データの異常検出
• Authors: Madson L. D. Dias, C\'esar Lincoln C. Mattos, Ticiana L. C. da Silva, Jos\'e Ant\^onio F. de Macedo, Wellington C. P. Silva
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いたデータから複雑な密度推定を可能にする,正規化フローに基づく手法を提案する。 提案手法は, 軌道の各セグメントに対して, 流れを正規化する重要な特徴である, 正確なモデル確率値を算出する。 実世界の軌道データを用いて, 正規化フローを用いた集約異常検出法(GRADINGS)を評価し, 従来の異常検出法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of detecting anomalous data patterns is as important in practical applications as challenging. In the context of spatial data, recognition of unexpected trajectories brings additional difficulties, such as high dimensionality and varying pattern lengths. We aim to tackle such a problem from a probability density estimation point of view, since it provides an unsupervised procedure to identify out of distribution samples. More specifically, we pursue an approach based on normalizing flows, a recent framework that enables complex density estimation from data with neural networks. Our proposal computes exact model likelihood values, an important feature of normalizing flows, for each segment of the trajectory. Then, we aggregate the segments' likelihoods into a single coherent trajectory anomaly score. Such a strategy enables handling possibly large sequences with different lengths. We evaluate our methodology, named aggregated anomaly detection with normalizing flows (GRADINGS), using real world trajectory data and compare it with more traditional anomaly detection techniques. The promising results obtained in the performed computational experiments indicate the feasibility of the GRADINGS, specially the variant that considers autoregressive normalizing flows.
• Abstract（参考訳）: 異常なデータパターンを検出するタスクは、現実的なアプリケーションでは困難であると同時に重要である。 空間データの文脈では、予期しない軌跡の認識は、高次元やパターン長の変動など、さらなる困難をもたらす。 我々は,分布サンプルを同定するための教師なし手法を提供するため,確率密度推定の観点からこの問題に取り組むことを目的としている。 より具体的には、ニューラルネットワークを用いたデータから複雑な密度推定を可能にする最近のフレームワークである、フローの正規化に基づくアプローチを追求する。 本提案は,軌道の各セグメントについて,流れの正規化の重要な特徴である正確なモデル推定値を計算する。 次に、セグメントの確率を1つのコヒーレントな軌道異常スコアに集約する。 このような戦略は、おそらく大きなシーケンスを異なる長さで処理できる。 実世界の軌道データを用いて, 正規化フローを用いた集約異常検出法(GRADINGS)を評価し, 従来の異常検出法と比較した。 計算実験で得られた有望な結果は、GRADINGS、特に自己回帰正規化フローを考慮した変種の実現可能性を示している。

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