info:eu-repo/semantics/masterThesis
Modelo Jerárquico para la clasificación de galaxias
Autor
MARIBEL ANGELICA MARIN CASTRO
Resumen
The National Institute for Astrophysics, Optics, and Electronics owns an astronomical
plates collection that surveys about 50 years of research. These astronomical plates
were captured with a Schmidt Camera, and although they were obtained long ago, not
all the stellar objects found in there have been analyzed. A particular case of these stellar
objects consist of galaxies, for which this research work focus in their morphological
classification. In order to perform this classification, we require the use of images processing
and classification (such as hierarchical classification) techniques. The state of
the art makes reference to diverse alternatives to solve the galaxies classification problem.
Some of the more relevant works use classification ensembles and consider that
this domain suffers the class imbalance problem. In order to perform a better analysis
of galaxies, some researchers use a technique that separates the galaxy nucleus from
the rest of its body. However, in all cases, the main problem worseness as the number
of types of galaxies to classify increases. This considerably decreases the classification
accuracy. In this work, we propose a new method for the morphological galaxies classification
based on a hierarchical technique. The proposed method starts with the processing
of a plate in order to identify the stellar objects found in it. Once these objects
have been identified, we perform an initial classification to separate between stars and
galaxies. After separating stars from galaxies, we focus in our objects of interest; in this
case, we refer to galaxies. Next, we take the galaxy image and separate its nucleus from
the rest of the galaxy so that we can consider both (separately) in the analysis. We designed
a hierarchy based on the Hubble’s classification in order to perform a hierarchical
classification using a multi-dimensional hierarchical classification technique. In order
to deal with the class imbalance problem we performed two tasks. In the first one, we
create artificial examples (images) applying geometric transformations to the original
images. In the second one, we use over sampling technique. The proposed method was
tested with the database created for this thesis project. The results found show that the
hierarchical classification method has a higher performance than the flat classification
technique. El Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica posee alrededor de 50 años
de investigación astronómica contenidos en su colección de placas astronómicas tomadas
en la Cámara Schmidt. A pesar de contar con esta gran colección no se han analizado
todos los objetos estelares que se encuentran en ellas. Un caso particular de estos
objetos estelares son las galaxias, por lo que en este trabajo de tesis se realizó la clasificación morfológica de las mismas. Se propone un nuevo método para la clasificación morfológica de galaxias basado en un enfoque jerárquico. El método propuesto inicia
desde el procesamiento de la placa, para identificar los objetos estelares contenidos en la
misma. Una vez identificados los objetos, se lleva a cabo una primera clasificación para
discernir entre estrellas y galaxias. Después de separar estrellas de galaxias, entonces
nos enfocamos en los objetos de interés, en este caso nos referimos a las galaxias. A continuación, se toma la imagen de la galaxia y se lleva a cabo la separación el núcleo del
resto de la galaxia, para así poder hacer un análisis de ambos. Se diseño una taxonomía
basada en la clasificación de Hubble para llevar a cabo una clasificación jerárquica utilizando
una técnica de clasificación jerárquica multidimensional. Debido a que existe
una mayor cantidad de galaxias espirales en comparación a las galaxias de otros tipos,
fue necesario tratar el problema de desbalance de clases y para ello se realizaron dos
tareas. La primera fue crear ejemplos artificiales (imágenes) aplicando transformaciones
geométricas a las imágenes originales y la segunda fue el utilizar una técnica de
sobre-muestreo. El método propuesto fue probado con una base de datos creada en este
mismo proyecto de tesis. Los resultados mostraron que la clasificación jerárquica tiene
un desempeño mayor que la clasificación plana, y además que al agregar datos mediante
sobre-muestreo y ejemplos artificiales también se mejora el desempeño de clasificación.
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