Classification partiellement supervisée par SVM : application à la détection d’événements en surveillance audio

Partially Supervised Classification Based on SVM : application to Audio Events Detection for Surveillance

• Auteur / Autrice : Sébastien Lecomte
• Direction : Régis Lengellé, Cédric Richard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Optimisation et Sûreté des Systèmes
• Date : Soutenance le 09/12/2013
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : THALES
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Charles Delaunay / ICD
• Jury : Président / Présidente : Christian Jutten
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Régis Lengellé, Cédric Richard, Christian Jutten, Frédéric Bimbot, Stéphane Canu, Sébastien Ambellouis, François Capman
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Bimbot, Stéphane Canu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Surveillance électronique

Analyse discriminante

Machines à vecteurs de support

Traitement du signal

Mots clés libres

Traitement du signal

Machines à vecteurs de support

Analyse discriminante

Surveillance électronique

Signal processing

Support vector machines

Discriminant analysis

Electronic surveillance

Résumé

Cette thèse s’intéresse aux méthodes de classification par Machines à Vecteurs de Support (SVM) partiellement supervisées permettant la détection de nouveauté (One-Class SVM). Celles-ci ont été étudiées dans le but de réaliser la détection d’événements audio anormaux pour la surveillance d’infrastructures publiques, en particulier dans les transports. Dans ce contexte, l’hypothèse « ambiance normale » est relativement bien connue (même si les signaux correspondants peuvent être très non stationnaires). En revanche, tout signal « anormal » doit pouvoir être détecté et, si possible, regroupé avec les signaux de même nature. Ainsi, un système de référence s’appuyant sur une modélisation unique de l’ambiance normale est présenté, puis nous proposons d’utiliser plusieurs SVM de type One Class mis en concurrence. La masse de données à traiter a impliqué l’étude de solveurs adaptés à ces problèmes. Les algorithmes devant fonctionner en temps réel, nous avons également investi le terrain de l’algorithmie pour proposer des solveurs capables de démarrer à chaud. Par l’étude de ces solveurs, nous proposons une formulation unifiée des problèmes à une et deux classes, avec et sans biais. Les approches proposées ont été validées sur un ensemble de signaux réels. Par ailleurs, un démonstrateur intégrant la détection d’événements anormaux pour la surveillance de station de métro en temps réel a également été présenté dans le cadre du projet Européen VANAHEIM

This thesis addresses partially supervised Support Vector Machines for novelty detection (One-Class SVM). These have been studied to design abnormal audio events detection for supervision of public infrastructures, in particular public transportation systems. In this context, the null hypothesis (“normal” audio signals) is relatively well known (even though corresponding signals can be notably non stationary). Conversely, every “abnormal” signal should be detected and, if possible, clustered with similar signals. Thus, a reference system based on a single model of normal signals is presented, then we propose to use several concurrent One-Class SVM to cluster new data. Regarding the amount of data to process, special solvers have been studied. The proposed algorithms must be real time. This is the reason why we have also investigated algorithms with warm start capabilities. By the study of these algorithms, we have proposed a unified framework for One Class and Binary SVMs, with and without bias. The proposed approach has been validated on a database of real signals. The whole process applied to the monitoring of a subway station has been presented during the final review of the European Project VANAHEIM