Rendimiento de métodos semi-automáticos de búsqueda de cúmulos estelares

En este trabajo evaluamos el rendimiento de métodos computacionales de detección de cúmulos estelares utilizando la base de datos infrarroja VVV. La evaluación de dicha capacidad de detección la llevamos a cabo comparando los resultados obtenidos con métodos computacionales que desarrollamos con aqu...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Chiarpotti, M., Piatti, A.E.
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2024
Materias:
Ciencias Astronómicas
open clusters and associations: general
stars: fundamental parameters
techniques: photometric
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/171842
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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spelling I19-R120-10915-1718422024-10-22T20:03:18Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/171842 Rendimiento de métodos semi-automáticos de búsqueda de cúmulos estelares Chiarpotti, M. Piatti, A.E. 2024 2024-10-22T17:21:52Z es Ciencias Astronómicas open clusters and associations: general stars: fundamental parameters techniques: photometric En este trabajo evaluamos el rendimiento de métodos computacionales de detección de cúmulos estelares utilizando la base de datos infrarroja VVV. La evaluación de dicha capacidad de detección la llevamos a cabo comparando los resultados obtenidos con métodos computacionales que desarrollamos con aquellos basados en la inspección visual de las imágenes VVV. De la comparación entre los resultados obtenidos a partir del método computacional desarrollado y los resultados que provienen de la detección de candidatos a cúmulo estelar por inspección visual, encontramos que el método computacional confirmó un 60 % de los candidatos seleccionados. Estos candidatos resultaron ser sobredensidades estelares que destacan, por lo menos, cinco veces por sobre la densidad media del fondo del cielo, lo cual interpretamos como un umbral de sensibilidad del ojo humano. In this work we evaluate the performance of computational methods for detecting star clusters using the VVV infrared database. We carried out the assessment of detecting star cluster candidates by comparing the results obtained from computational methods and those from visual inspection of the VVV images. We found that the computational methods recovered 60% of visual detected candidates. These candidates turned out to be stellar overdensities that stand out, at least, five times above the average density of the background of the sky, which we interpret as a threshold for the sensitivity of the human eye. Asociación Argentina de Astronomía Articulo Articulo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 130-133
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