--- title: "Classificação Morfológica de Galáxias no S-PLUS por Combinação de Redes Convolucionais • CBPF Index" description: "O CBPF INDEX é o sistema de acompanhamento da produção científica e tecnológica do CBPF. Nele é possível obter a lista de publicações de artigos, livros, relatórios técnicos, etc de toda a comunidade do CBPF." canonical_url: "https://index.cbpf.br/publicacoes/6ad2a767639f62b11adbd4d8" locale: pt meta: "og:description": "O CBPF INDEX é o sistema de acompanhamento da produção científica e tecnológica do CBPF. Nele é possível obter a lista de publicações de artigos, livros, relatórios técnicos, etc de toda a comunidade do CBPF." "og:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_~Q2xhc3NpZmljYcOnw6NvIE1vcmZvbMOzZ2ljYSBkZSBHYWzDoXhpYXMgbm8gUy1QTFVTIHBvciBDb21iaW5hw6fDo28gZGUgUmVkZXMgQ29udm9sdWNpb25haXM%2Ctipo_~Tm90YSBUw6ljbmljYQ%2Ccor_~I2E4MmMwMA%2Cautores_~Ti5NLiBDYXJkb3NvOyBOLk0uIENhcmRvc287IEwuTy4gRGlhczsgQm9tLCBDLlIuOyBMLiBTb2Ryw6kgSnIuOyBDLiBNZW5kZXMgZGUgT2xpdmVpcmE%2Cdetalhe_~MjkvMTAvMjAyMQ%2Csecao_~UHVibGljYcOnw7Vlcw%2Cp_Ii9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmQ0ZDgi%2Cs_1EyEIRoMjdCa6QB3.png" "og:image:height": "600" "og:image:type": image/png "og:image:width": "1200" "og:title": "Classificação Morfológica de Galáxias no S-PLUS por Combinação de Redes Convolucionais • CBPF Index" "twitter:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_~Q2xhc3NpZmljYcOnw6NvIE1vcmZvbMOzZ2ljYSBkZSBHYWzDoXhpYXMgbm8gUy1QTFVTIHBvciBDb21iaW5hw6fDo28gZGUgUmVkZXMgQ29udm9sdWNpb25haXM%2Ctipo_~Tm90YSBUw6ljbmljYQ%2Ccor_~I2E4MmMwMA%2Cautores_~Ti5NLiBDYXJkb3NvOyBOLk0uIENhcmRvc287IEwuTy4gRGlhczsgQm9tLCBDLlIuOyBMLiBTb2Ryw6kgSnIuOyBDLiBNZW5kZXMgZGUgT2xpdmVpcmE%2Cdetalhe_~MjkvMTAvMjAyMQ%2Csecao_~UHVibGljYcOnw7Vlcw%2Cp_Ii9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmQ0ZDgi%2Cs_1EyEIRoMjdCa6QB3.png" --- > Index of every page on this site: [llms.txt](https://index.cbpf.br/llms.txt) **Nota Técnica****Publicado** # **Classificação Morfológica de Galáxias no S-PLUS por Combinação de Redes Convolucionais** **N.M. Cardoso; N.M. Cardoso; L.O. Dias; Bom, C.R.; L. Sodré Jr.; C. Mendes de Oliveira** 29/10/2021 [**Baixar PDF **4 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbd4d8/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:apub@cbpf.br?subject=Classifica%C3%A7%C3%A3o%20Morfol%C3%B3gica%20de%20Gal%C3%A1xias%20no%20S-PLUS%20por%20Combina%C3%A7%C3%A3o%20de%20Redes%20Convolucionais) ## **Dados da publicação**
Autores
N.M. Cardoso; N.M. Cardoso; L.O. Dias; Bom, C.R.; L. Sodré Jr.; C. Mendes de Oliveira
Tipo
Nota Técnica
Status
Publicado
Data de publicação
29/10/2021
Descrição
O universo é composto de galáxias que apresentam variadas formas. Uma vez determinada a estrutura de uma galáxia, é possível obter informações importantes desde sua formação até sua evolução. A classificação morfológica é a catalogação de galáxias de acordo com a sua aparência visual e a classificação está ligada com as propriedades físicas da galáxia. Uma classificação morfológica feita através de inspeção visual está sujeita a um viés causado pela subjetividade da observação humana. Por isso, a classificação sistemática, objetiva e facilmente reproduzível de galáxias vem ganhando importância desde quando o astrônomo Edwin Hubble criou seu famoso método de classificação. Neste trabalho, nós combinamos classificações visuais acuradas do projeto Galaxy Zoo com métodos de \emph{Deep Learning}. O objetivo é encontrar uma técnica eficiente que consiga simular a classificação visual humana, mas de forma sistematizada e automática, para classificação de galáxias elípticas e espirais. Para isto, um modelo de rede neural foi criado através de um Ensemble de outros quatro modelos convolucionais, possibilitando uma maior acurácia na classificação do que o que seria obtido com qualquer um individualmente. Detalhes dos modelos individuais e melhorias feitas nestes também são descritas. O presente trabalho é totalmente baseado na análise de imagens (não tabelas de parâmetros) do DR1 (www.datalab.noao.edu) do Southern Photometric Local Universe Survey (S-PLUS). Em termos de classificação, alcançamos, com o Ensemble, uma precisão de $\approx 99 \%$ na amostra de teste (usando redes pre-treinadas).
Ano
2021
Número
CBPF-NT-002/21
Vínculo com tese
Não
Vínculo com bolsa
Não
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