Optimization of the clustering algorithm of the CYGNO experiment

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Costa, Igor Abritta lattes
Orientador(a): Nóbrega, Rafael Antunes lattes
Banca de defesa: Kemp, Ernesto lattes, Silva, Leandro Rodrigues Manso lattes, Mazzitelli, Giovanni lattes, 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:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12364
Resumo: 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.