Título: Aprendizado por Instância para a Identificação de Classes Desconhecidas em Sonares Passivos
Autores: Victor Hugo da Silva Muniz, João Baptista de Oliveira e Souza Filho, Eduardo Sperle Honorato
Resumo: Em submarinos, a tarefa dos operadores de sonar consiste na identificação de possíveis ameaças (contatos), utilizando, principalmente, o sistema de sonar passivo. Sistemas de classificação automática de contatos requerem a identificação de embarcações de classes desconhecidas durante a sua operação. Este trabalho discute a construção de um sistema hierárquico para o reconhecimento de tais ocorrências, considerando um estudo experimental envolvendo técnicas de aprendizado por instância, em cenários de crescente complexidade, para este fim. Os experimentos, explorando dados coletados em raia acústica de 28 navios pertencentes a 8 classes em diferentes condições operacionais, apontaram um melhor desempenho da técnica k-Nearest Neighbors, atingindo uma taxa de detecção de novidades de 78,0%, conjugada com uma taxa média de identificação de casos conhecidos de 95,0%, para um cenário com 3 classes conhecidas.
Palavras-chave: sonar passivo; detecção de novidades; sistemas de apoio à decisão; aprendizagem de máquina
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2019-33
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