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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Training Autoencoder using Three Different Reversed Color Models for Anomaly Detection

http://hdl.handle.net/10228/00008261
http://hdl.handle.net/10228/00008261
0dff7fa9-c700-420b-bed5-b9a565c86f46
名前 / ファイル ライセンス アクション
jrnal.k.200512.008.pdf jrnal.k.200512.008.pdf (1.4 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2021-05-20
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Training Autoencoder using Three Different Reversed Color Models for Anomaly Detection
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル Training autoencoder using three different reversed color models for anomaly detection
言語 en
言語
言語 eng
著者 Al aama, Obada

× Al aama, Obada

WEKO 30512

en Al aama, Obada

Search repository
田向, 権

× 田向, 権

WEKO 6059
e-Rad_Researcher 90432955
Scopus著者ID 7801453348
ORCiD 0000-0002-3669-1371
九工大研究者情報 100000641

en Tamukoh, Hakaru

ja 田向, 権

ja-Kana タムコウ, ハカル


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Autoencoders (AEs) have been applied in several applications such as anomaly detectors and object recognition systems. However, although the recent neural networks have relatively high accuracy but sometimes false detection may occur. This paper introduces AE as an anomaly detector. The proposed AE is trained using both normal and anomalous data based on convolutional neural network with three different color models Hue Saturation Value (HSV), Red Green Blue (RGB), and our own model (TUV). As a result, the trained AE reconstruct the normal images without change, whereas the anomalous image would be reconstructed reversely. The training and testing of the AE in case of RGB, HSV, and TUV color models were demonstrated and Cifar-10 dataset had been used for the evaluation process. It can be noticed that HSV color model has been more effective and achievable as an anomaly detector rather than other color models based on Z- and F-test analyses.
言語 en
書誌情報 en : Journal of Robotics, Networking and Artificial Life

巻 7, 号 1, p. 35-40, 発行日 2020-05-20
出版社
出版者 Atlantis Press
言語 en
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.2991/jrnal.k.200512.008
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 548
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2405-9021
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2352-6386
著作権関連情報
権利情報Resource http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
権利情報 Copyright (c) 2020 The Authors. Published by Atlantis Press SARL. This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
キーワード
主題Scheme Other
主題 Convolutional neural network
キーワード
主題Scheme Other
主題 autoencoder
キーワード
主題Scheme Other
主題 anomaly detection
キーワード
主題Scheme Other
主題 color models
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000641_ja.html
論文ID(連携)
値 10360422
連携ID
値 8844
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Ver.1 2023-05-15 13:06:08.618352
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