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Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Apprentissage statistique: classification automatique de signaux volcano-sismiques

Marielle Malfante
Mauro Dalla Mura
Jean-Philippe Métaxian
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1250723
  • IdHAL : jpmeta
Jerome I. Mars

Résumé

Automatic classification of seismic signals recorded in observatories for volcanic monitoring is still an open issue. The amount of data to be analysed is such that manual processing is no longer a viable option. In this paper, we consider machine learning methods to propose supervised architecture for automatic classification of volcano-seismic signals. To the best of our knowledge, this is one of the first functional attempt to automatically process such data. The success of the proposed method lies in the chosen data representation (feature space).
– Dans le contexte de surveillance volcanique, la question de l'analyse automatique des données sismiques enregistrées en observatoire reste sans réponse. La quantité de données à analyser est telle qu'une analyse manuelle n'est plus possible. On considère ici l'utilisation de méthodes d'apprentissage statistique, et en particulier d'apprentissage supervisé pour proposer une architecture de classification automatique des données volcano-sismiques. C'est l'une des premières méthodes d'analyse automatique pour ce type de données, testée et validée sur une large base de données. Le succès du système présenté vient en particulier de la représentation choisie pour les données (espace des descripteurs).
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Dates et versions

hal-01583748 , version 1 (07-09-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01583748 , version 1

Citer

Marielle Malfante, Mauro Dalla Mura, Baptiste Boullay, Jean-Philippe Métaxian, Jerome I. Mars. Apprentissage statistique: classification automatique de signaux volcano-sismiques. GRETSI 2017 - XXVIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Sep 2017, Juan-Les-Pins, France. ⟨hal-01583748⟩
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