Optimization of the clustering algorithm of the CYGNO experiment

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Costa, Igor Abritta
• Orientador(a): Nóbrega, Rafael Antunes
• Banca de defesa: Kemp, Ernesto , Silva, Leandro Rodrigues Manso , Mazzitelli, Giovanni , Cerqueira, Augusto Santiago
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Faculdade de Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Processamento de imagens; DBSCAN; Analise de images; Experimento de física de partículas; Preprocessing; Image analysis; Particle physics experiment
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12364

Em geral, a tarefa de agrupar objetos em imagens pode ser simples e vários algoritmos foram desenvolvidos para esse fim. No entanto, o desempenho de tais algoritmos precisa ser entendido nos ambientes específicos da aplicação e, adicionamente, quando se trata de identificação de eventos raros, com baixa relação sinal-ruído, torna-se ainda mais necessário o estudo e, eventualmente, a otimização desses algoritmos considerando as particularidades do problema enfrentado, como no caso do experimento CYGNO que está desenvolvendo um novo sistema de detecção de partículas baseado em TPC com uma Triple-GEM acoplada a um sensor CMOS de baixo ruído e alta resolução espacial. Neste contexto, dois dos algoritmos de agrupamento mais citados na literatura científica conhecidos como Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) e Nearest Neighbor Clustering (NNC) foram avaliados no ambiente do CYGNO. Fazendo-se uso deste estudo, este trabalho de tese oferece uma proposta de adaptação do algoritmo do DBSCAN, denominada intensidade-DBSCAN (iDBSCAN), e faz um estudo comparativo entre os métodos estudados. Uma descrição do algoritmo iDBSCAN, incluindo teste e validação de seus parâmetros, e uma comparação com o próprio DBSCAN e o NNC utilizando-se de dados adquiridos com um dos protótipos do detector CYGNO serão apresentadas. Os resultados mostram que a versão adaptada do DBSCAN é capaz de fornecer eficiência de detecção similar aos algoritmos clássicos avaliados e, ao mesmo tempo, melhorar a resolução de energia e a rejeição de fundo do detector.