論文の概要: Anomaly detection in radio galaxy data with trainable COSFIRE filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18643v1
• Date: Sat, 24 May 2025 11:08:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.560395
• Title: Anomaly detection in radio galaxy data with trainable COSFIRE filters
• Title（参考訳）: トレーニング可能なCOSFIREフィルタを用いた電波銀河データの異常検出
• Authors: Steven Ndung'u, Trienko Grobler, Stefan J. Wijnholds, George Azzopardi,
• Abstract要約: 本研究は、トレーニング可能なCOSFIREフィルタを用いて、電波源の形態特性に基づく異常検出に対する革新的なアプローチを導入する。 このフレームワークは、COSFIREディスクリプタと教師なしローカル・アウトリア・ファクター(LOF)アルゴリズムを統合し、異常な電波銀河形態を識別する。 ラジオギャラクシーベンチマークデータセットの評価は、COSFIREに基づく手法が幾何平均(G平均)スコアを79%達成し、高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9073553035370203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting anomalies in radio astronomy is challenging due to the vast amounts of data and the rarity of labeled anomalous examples. Addressing this challenge requires efficient methods capable of identifying unusual radio galaxy morphologies without relying on extensive supervision. This work introduces an innovative approach to anomaly detection based on morphological characteristics of the radio sources using trainable COSFIRE (Combination of Shifted Filter Responses) filters as an efficient alternative to complex deep learning methods. The framework integrates COSFIRE descriptors with an unsupervised Local Outlier Factor (LOF) algorithm to identify unusual radio galaxy morphologies. Evaluations on a radio galaxy benchmark data set demonstrate strong performance, with the COSFIRE-based approach achieving a geometric mean (G-Mean) score of 79%, surpassing the 77% achieved by a computationally intensive deep learning autoencoder. By characterizing normal patterns and detecting deviations, this semi-supervised methodology overcomes the need for anomalous examples in the training set, a major limitation of traditional supervised methods. This approach shows promise for next-generation radio telescopes, where fast processing and the ability to discover unknown phenomena are crucial.
• Abstract（参考訳）: 電波天文学における異常の検出は、大量のデータとラベル付き異常例の希少性のために困難である。 この課題に対処するには、広範囲の監視に頼ることなく、異常な電波銀河形態を識別できる効率的な方法が必要である。 本研究は,COSFIRE (Combination of Shifted Filter Responses) フィルタを複雑な深層学習手法の効率的な代替手段として用いた,電波源の形態特性に基づく異常検出の革新的な手法を提案する。 このフレームワークは、COSFIREディスクリプタと教師なしローカル・アウトリア・ファクター(LOF)アルゴリズムを統合し、異常な電波銀河形態を識別する。 ラジオギャラクシーベンチマークデータセットの評価は、COSFIREに基づく手法で幾何平均(G-Mean)スコアを79%達成し、計算集約的なディープラーニングオートエンコーダによって達成された77%を上回った。 この半教師付き手法は、通常のパターンを特徴づけ、偏差を検出することによって、従来の教師付き手法の大きな制限であるトレーニングセットにおける異常な例の必要性を克服する。 このアプローチは、高速な処理と未知の現象を発見する能力が不可欠である次世代の電波望遠鏡を約束することを示している。

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