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Unknown On-body Device Position Detection Based on Ensemble Novelty Detection
・オンボディデバイスの位置を、想定した場所じゃないところに配置してしまうことを検出するための研究。こう書くと非常にニッチな感じがするけれども、行っていることはとても汎用性が高い気がする。2020年。
・複数の弱い検知器を用いて新規制の検出（想定した場所じゃないところ）を行う。
・弱い検出器、アンサンブル、という概念を知らなかったので面白い。
・分類器は、既定されたクラスに分類する機能を持つけれども、新規性の検出という考えに驚く。書いてある内容としては、ウェブ上の画像やテキストマイニング、ネットワークセキュリティなどのテーマに応用されているらしい
・未知の攻撃を防ぐという意味ではUTMなどで、NWセキュリティに重要視されるのだろうなぁ
・評価は、leave-p-persons-out cross-validation (LpPO) スキームを用いて行った。このスキームでは、p人のデータを用いてアンサンブル新規性検出器を学習し、他の人のデータを用いてテストを行った。p = 1 のケースは、機械学習でよく使われる評価手法である leaveone-person-out cross-validation (LOPO-CV) という特殊なケースである。
・、、などと書いてあったが、アルゴリズムに関しては、正直わからなかった。難しい。
・一般にアンサンブル分類では、弱い分類器の数が多いほど精度があがるらしい。
・人間も新しいものを認識するときには、幾つもの評価指標を計算し、既存の分類と合致しにくいものを認識し、再学習しているのだろうかな。逆に人間の認識の方法を考えてしまう
https://sensors.myu-group.co.jp/article.php?ss=2585
