Machines à noyaux pour le filtrage d'alarmes : application à la discrimination multiclasse en environnement maritime

Kernels machines for alarm-filtering : application to multiclass discrimination in the naval context

• Auteur / Autrice : Benjamin Labbé
• Direction : Stéphane Canu, Jérôme Fournier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 03/05/2011
• Etablissement(s) : Rouen, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences physiques mathématiques et de l'information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de traitement de l'information et des systèmes (Saint-Etienne du Rouvray, Seine-Maritime ; 2006-...)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Thales (Firme)
• Jury : Président / Présidente : Alain Rakotomamonjy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Jurie
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Matthieu Cord, Régis Lengellé
• DOI : 10.70675/d13a0412zdd3fz4028z9f9az28d95edce8e0

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes adaptatifs

Reconnaissance des formes (informatique)

Défense

Mots clés libres

Apprentissage automatique

Classification de pistes

Séparateur à Vaste Marge

Décision avec rejet

Surveillance infrarouge

Machine learning

Track classification

Support vecteur machines

One-class SVM

Discriminative One-Class SVM

Decision with reject options

Infrared monitoring

Résumé

Les systèmes infrarouges sont essentiels pour fournir aux forces armées une capacité de reconnaissance des menaces. En contexte opérationnel, ces systèmes sont contraints au temps-réel et à l’accès à des taux de fausses alarmes faibles. Ceci implique la détection des menaces parmi de nombreux objets non-pertinents. Dans ce document, nous combinons des OneClass-SVM pour une décision multiclasse avec rejet(préservant la fausse-alarme). En apprentissage, nous sélectionnons les variables pour contrôler la parcimonie du moteur de décision.Nous présentons également un classifieur original, le Discriminative OneClass-SVM, combinant les propriétés du C-SVM et du OneClass-SVM dans le contexte multiclasse. Ce détecteur de nouveauté n’a pas de dépendance au nombre de classes. Ceci permet une utilisation sur des données à grande échelle.Nos expériences sur des données réelles démontrent l’intérêt des propositions pour les systèmes fortement contraints, face aux méthodes de référence.

Infrared systems are keys to provide automatic control of threats to military forces. Such operational systems are constrained to real-time processing and high efficiency (low false-alarm rate) implying the recognition of threats among numerous irrelevant objects.In this document, we combine OneClass Support Vector Machines (SVM) to discriminate in the multiclass framework and to reject unknown objects (preserving the false-alarm rate). While learning, we perform variable selection to control the sparsity of the decision functions. We also introduce a new classifier, the Discriminative OneClass-SVM. It combines properties of both the biclass-SVM and the OneClass-SVM in a multiclass framework. This classifier detects novelty and has no dependency to the amount of categories, allowing to tackle large scale problems. Numerical experiments, on real world infrared datasets, demonstrate the relevance of our proposals for highly constrained systems, when compared to standard methods.