Abstract-Vi tar itu med problemet med anomali upptäckt i maskinuppfattning. Begreppet domänanomali införs till skillnad från det konventionella begreppet anomali som används i litteraturen. Vi föreslår en enhetlig ram för att upptäcka anomalier som avslöjar anomaliernas mångfacetterade karaktär och föreslår effektiva mekanismer för att identifiera och särskilja varje aspekt som instrument för att upptäcka anomalier i domänen. Ramverket bygger på Bayesian probabilistic resonemang apparat som tydligt definierar begrepp som avvikande, buller, distribution drift, nyhet upptäckt (objekt, objekt primitiv), sällsynta händelser, och oväntade händelser. Baserat på dessa begrepp ger vi en taxonomi av domän anomali händelser. En av de mekanismer som hjälper till att identifiera anomaliens karaktär bygger på att upptäcka inkongruens mellan kontextuell och icke-kontextuell datatolkning. Den föreslagna metoden har stor tillämplighet. Den stöder på ett enhetligt sätt de tillämpningar för upptäckt av anomalier som finns i litteraturen. För att illustrera några av dess utmärkande egenskaper, i här domänen anomali detektion metod tillämpas på problemet med anomali upptäckt för en video annotering system.
I REF föreslogs en taxonomi av anomalier, som omfattar upptäckt av avvikande värden, upptäckt av nya klasser och upptäckt av domänförändringar.
Domain Anomaly Detection in Machine Perception: A System Architecture and Taxonomy
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}