Fugu-MT 論文翻訳(概要): SIFT and SURF based feature extraction for the anomaly detection

論文の概要: SIFT and SURF based feature extraction for the anomaly detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13068v1
Date: Thu, 24 Mar 2022 13:46:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-25 17:05:56.842901
Title: SIFT and SURF based feature extraction for the anomaly detection
Title（参考訳）: 異常検出のためのSIFTとSURFに基づく特徴抽出
Authors: Simon Bilik, Karel Horak
Abstract要約: 本稿では,SIFTアルゴリズムとSURFアルゴリズムを用いて異常検出のための画像特徴を抽出する方法を示す。これらの特徴ベクトルを用いて、実世界のデータセット上で様々な分類器を訓練する。 SIFTアルゴリズムとSURFアルゴリズムを特徴抽出器として使用できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we suggest a way, how to use SIFT and SURF algorithms to extract the image features for anomaly detection. We use those feature vectors to train various classifiers on a real-world dataset in the semi -supervised (with a small number of faulty samples) manner with a large number of classifiers and in the one-class (with no faulty samples) manner using the SVDD and SVM classifier. We prove, that the SIFT and SURF algorithms could be used as feature extractors, that they could be used to train a semi-supervised and one-class classifier with an accuracy around 89\% and that the performance of the one-class classifier could be comparable to the semi-supervised one. We also made our dataset and source code publicly available.
Abstract（参考訳）: 本稿では,SIFTアルゴリズムとSURFアルゴリズムを用いて異常検出のための画像特徴を抽出する方法を提案する。これらの特徴ベクトルを用いて,svddおよびsvm分類器を用いて,実世界のデータセット上で,多数の分類器を用いた半教師付き(少数の誤りサンプルを含む)方式と1クラス(欠陥サンプルなし)方式で各種分類器を訓練する。その結果,siftアルゴリズムとsurfアルゴリズムを特徴抽出器として用いることができ,精度約89\%の半教師付きおよび1クラス分類器の訓練に使用できること,および1クラス分類器の性能が半教師付きアルゴリズムと同等であることを証明した。データセットとソースコードも公開しました。

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