論文の概要: Empirical Analysis of Anomaly Detection on Hyperspectral Imaging Using Dimension Reduction Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04437v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 09:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 16:21:53.367779
• Title: Empirical Analysis of Anomaly Detection on Hyperspectral Imaging Using Dimension Reduction Methods
• Title（参考訳）: 次元縮小法を用いたハイパースペクトルイメージングにおける異常検出の実証的解析
• Authors: Dongeon Kim, YeongHyeon Park
• Abstract要約: いくつかの次元還元法、例えばPCAやUMAPは減少するが、基本的な制限を緩和することはできない。 本稿では, 上記の方法を回避するために, HSI を用いた異常検出手法を提案する。 特徴抽出法(PCA や UMAP など)と異なり、特徴選択は影響によって特徴をソートし、説明可能性を高めることができる。
• 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: Recent studies try to use hyperspectral imaging (HSI) to detect foreign matters in products because it enables to visualize the invisible wavelengths including ultraviolet and infrared. Considering the enormous image channels of the HSI, several dimension reduction methods-e.g., PCA or UMAP-can be considered to reduce but those cannot ease the fundamental limitations, as follows: (1) latency of HSI capturing. (2) less explanation ability of the important channels. In this paper, to circumvent the aforementioned methods, one of the ways to channel reduction, on anomaly detection proposed HSI. Different from feature extraction methods (i.e., PCA or UMAP), feature selection can sort the feature by impact and show better explainability so we might redesign the task-optimized and cost-effective spectroscopic camera. Via the extensive experiment results with synthesized MVTec AD dataset, we confirm that the feature selection method shows 6.90x faster at the inference phase compared with feature extraction-based approaches while preserving anomaly detection performance. Ultimately, we conclude the advantage of feature selection which is effective yet fast.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、紫外線や赤外線を含む見えない波長を可視化できるため、製品中の異物を検出するためにハイパースペクトルイメージング(HSI)が試みられている。 HSIの巨大な画像チャネルを考えると、PCAやUMAPのようないくつかの次元削減手法は削減できるが、基本的な制限を緩和することはできない。 2) 重要なチャネルの説明能力の低下。 本稿では,上記の手法を回避するために,異常検出におけるチャネル低減の一手法として,hsiを提案する。 特徴抽出法(PCA や UMAP など)と異なり、特徴選択は影響によって特徴をソートし、より説明性が良く、タスク最適化およびコスト効率のよい分光カメラを再設計することができる。 MVTec ADデータセットを用いた広範囲な実験結果から,特徴抽出法は異常検出性能を保ちながら,特徴抽出に基づくアプローチと比較して,推測段階で6.90倍高速であることを確認した。 最終的に、効果的かつ高速な機能選択の利点を結論付けます。

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