MMD-SCD

Le projet s’inscrit dans le cadre d’une thèse CIFRE ayant pour objectif de développer des algorithmes de détection d’anomalies dans les séries temporelles.

Le dépôt propose l’implémentation et la comparaison sur différents aspects de 4 algorithmes basés sur la procédure CUSUM. Notre contribution principale — l’algorithme HKCUSUM (Histogram based KCUSUM) — permet de réduire significativement le taux de fausse alarme, tout en maintenant un délai de détection comparable à celui des méthodes de l’état de l’art, telles que KCUSUM (Kernel-based CUSUM) et TSCUSUM (Two-sided CUSUM).

Cette étude a conduit à un article accepté à la conférence EUSIPCO, à avoir lieu en septembre 2026. La publication du dépôt vise à garantir la reproductibilité des expérimentations et à promouvoir la recherche dans le domaine de détection d’anomalies.