論文の概要: Combining multi-spectral data with statistical and deep-learning models
for improved exoplanet detection in direct imaging at high contrast
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12266v1
- Date: Wed, 21 Jun 2023 13:42:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 13:20:25.971267
- Title: Combining multi-spectral data with statistical and deep-learning models
for improved exoplanet detection in direct imaging at high contrast
- Title（参考訳）: 高コントラスト直接撮像における外惑星検出改善のためのマルチスペクトルデータと統計的および深層学習モデルを組み合わせる
- Authors: Olivier Flasseur, Th\'eo Bodrito, Julien Mairal, Jean Ponce, Maud
Langlois, Anne-Marie Lagrange
- Abstract要約: 太陽系外惑星の信号は、いくつかの観測と専用の検出アルゴリズムを組み合わせることでのみ識別できる。
我々は,観測結果から直接,ニュアンスの空間的,時間的,スペクトル的特性のモデルを学ぶ。
その後、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が教師ありの方法で訓練され、合成源の残像を検出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.90150176899222
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Exoplanet detection by direct imaging is a difficult task: the faint signals
from the objects of interest are buried under a spatially structured nuisance
component induced by the host star. The exoplanet signals can only be
identified when combining several observations with dedicated detection
algorithms. In contrast to most of existing methods, we propose to learn a
model of the spatial, temporal and spectral characteristics of the nuisance,
directly from the observations. In a pre-processing step, a statistical model
of their correlations is built locally, and the data are centered and whitened
to improve both their stationarity and signal-to-noise ratio (SNR). A
convolutional neural network (CNN) is then trained in a supervised fashion to
detect the residual signature of synthetic sources in the pre-processed images.
Our method leads to a better trade-off between precision and recall than
standard approaches in the field. It also outperforms a state-of-the-art
algorithm based solely on a statistical framework. Besides, the exploitation of
the spectral diversity improves the performance compared to a similar model
built solely from spatio-temporal data.
- Abstract（参考訳）: 直接撮像による外惑星検出は難しい作業であり、興味の対象からのかすかな信号は、主星によって誘導される空間的に構造化されたニュアンス成分の下に埋められる。
太陽系外惑星の信号は、いくつかの観測と専用の検出アルゴリズムを組み合わせることでのみ識別できる。
既存の手法のほとんどとは対照的に,観測結果から直接,ニュアンスの空間的,時間的,スペクトル的特性のモデルを学ぶことを提案する。
前処理の段階では、その相関関係の統計モデルを構築し、そのデータを中心に白くし、その定常性と信号対雑音比(SNR)を改善する。
次に、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を教師付きで訓練し、前処理された画像中の合成源の残留シグネチャを検出する。
我々の手法は、現場の標準的なアプローチよりも精度とリコールのトレードオフが優れている。
また、統計フレームワークのみに基づく最先端のアルゴリズムよりも優れている。
さらに、スペクトル多様性の活用は、時空間データのみから構築された類似モデルと比較して性能を向上させる。
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