Halbüberwachte Anomalieerkennung

Semi-supervised Anomaly Detection ist eine Technik zur Identifizierung von anomalen Stichproben mit begrenzten gekennzeichneten Daten. Sie zielt darauf ab, die Genauigkeit und Effizienz der Anomalieerkennung durch die Kombination einer kleinen Menge an gekennzeichneten Daten mit einer großen Menge an unkenntlich gemachten Daten zu verbessern. Diese Methode kann effektiv abnorme Muster in Bildern und Videos im Bereich der Computer Vision erkennen und hat einen breiten Anwendungswert, wie zum Beispiel die Erkennung von abnormen Verhaltensweisen in Überwachungssystemen und die Fehlererkennung in der industriellen Produktion.