Detektering av anomalier är ett brett studieområde som tillämpas inom olika områden såsom dataövervakning, navigering och mönsterigenkänning. I detta dokument föreslår vi två åtgärder för att upptäcka avvikande beteenden i en ensemble av klassiatorer genom att övervaka deras beslut; en baserad på Mahalanobis avstånd och en annan baserad på informationsteori. Dessa metoder är användbara när en ensemble av klassificerare används och ett beslut fattas genom vanliga klassificeringsfusionsmetoder, medan varje klassificerare ägnar sig åt att övervaka en del av miljön. Vid upptäckt av avvikande klassificeringar föreslår vi en strategi som försöker minimera negativa effekter av felaktiga klassificeringar genom att utesluta dem från ensemblen. Vi tillämpade denna metod på en artificiell datauppsättning och sensorbaserade mänskliga aktivitetsdata, med olika sensorkonfigurationer och två typer av buller (additiv och rotationell på tröghetssensorer). Vi jämförde vår metod med två andra välkända metoder, generaliserad sannolikhetsgrad (GLR) och One-Class Support Vector Machine (OCSVM), som upptäcker avvikelser på data/feature nivå. Vi fann att vår metod är jämförbar med GLR och OCSVM. Fördelarna med vår metod jämfört med dem är att den undviker att övervaka rådata eller egenskaper och endast tar hänsyn till de beslut som fattas av deras klassificeringsgivare, därför är den oberoende av sensormodalitet och typ av anomali. Å andra sidan fann vi att OCSVM är mycket känslig för de valda parametrarna och dessutom i olika typer av avvikelser kan den reagera annorlunda. I detta dokument diskuterar vi de tillämpningsområden som drar nytta av vår metod.
Detection av anomalous klassificerare 2 föreslås på fusionsnivå genom att övervaka överensstämmelsen mellan utgångar av de klassificerare som arbetar på varje sensorsystem REF.
On-line anomaly detection and resilience in classifier ensembles
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}