A novel multi-class support vector machine classifier for automated classification of beaked whales and other small odontocetes

Résumé

Le sonar a été récemment associé à un certain nombre d'événements de mammifère marin immobilisé en eau peu profond. Les Baleines a bec (en particulier le Mesoplodon densirostris) ont été les espèces prédominantes impliquées dans un certain nombre d'événements d'immobilisation. La surveillance et l'atténuation des effets du bruit synthétique sur les mammifères marins sont des domaines de recherche actifs. Ce qui est importante de la surveillance et la réduction des effets est la capacité automatiquement de détecter et classifier des animaux, particulièrement les baleines a bec. Cet article présente une nouvelle méthodologie basée sur une machine de support vecteur (SVM) pour automatisé le classification de niveau d'espèces de petits odontocetes. Le nouveau classificateur, appelé le "class-specific support vector machine" (CS-SVM), est composé de SVM binaire multiple où chaque SVM se distingue entre une classe d'intérêt et une classe commune de référence. Un objectif principal dans le développement du CS-SVM était de réaliser une multi-classe robuste SVM dont l'exécution est plus simple que des méthodes existantes de la multi-classe SVM. Un CS-SVM a été formé pour identifier le vocalisation de clic de quatre espèces des odontocetes incluant des Mesoplodon densirostris. Les données de série chronologique de processus d'algorithme sont traitées d'une mode entièrement automatisée détectant d'abord et classifiant ensuite des événements de clic. Les résultats de l'application de ce classificateur automatisé fournis par le "Troisième Atelier Internationale de Détection, Localisation, et Classification du Mammifères Marins avec les Acoutiques Passive" sont présentés.