A novel multi-class support vector machine classifier for automated classification of beaked whales and other small odontocetes
Notice bibliographique
Résumé
Navy sonar has recently been implicated in several marine mammal stranding events.Beaked whales (particulary Mesoplodon densirostris) have been the predominant species involved in a number of these strandings.Monitoring and mitigating the effects of anthropogenic noise on marine mammals are active areas of research.Key to both monitoring and mitigation is the ability to automatically detect and classify animals, especially beaked whales.This paper presents a novel support vector machine based methodology for automated, species level classification of small odontocetes.The new classifier, called the classspecific support vector machine (CS-SVM), consists of multiple binary SVM's where each SVM discriminates between a class of interest and a common reference class.A main objective in the development of the CS-SVM was to realize a robust multi-class SVM whose implementation is simpler than existing multi-class SVM methods.A CS-SVM was trained to identify click vocalization from four species of odontocetes including Mesoplodon densirostris.The algorithm processes time series data in a fully automated fashion first detecting and then classifying click events.Results from the application of this automated classifier to the data sets provided by the 3rd International Workshop on Detection and Classification of Marine Mammals Using Passive Acoustics are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».