Contextual image classification
প্রাসঙ্গিক চিত্র শ্রেণিবিন্যাস, কম্পিউটার দৃষ্টিতে প্যাটার্ন স্বীকৃতির একটি বিষয়, চিত্রগুলিতে প্রাসঙ্গিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবিন্যাসের একটি পদ্ধতি। "প্রাসঙ্গিক" মানে এই পদ্ধতিটি নিকটবর্তী পিক্সেলের সম্পর্কের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করছে, যাকে প্রতিবেশীও বলা হয়। এই পদ্ধতির লক্ষ্য হল প্রাসঙ্গিক তথ্য ব্যবহার করে চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা। ভূমিকা প্রক্রিয়াকরণ ভাষার মতো, একটি শব্দের একাধিক অর্থ থাকতে পারে যদি না প্রসঙ্গটি সরবরাহ করা হয় এবং বাক্যগুলির মধ্যে নিদর্শনগুলিই একমাত্র তথ্যমূলক বিভাগ যা আমরা যত্ন করি। ছবির ক্ষেত্রেও নীতি একই। নিদর্শনগুলি খুঁজে বের করুন এবং সেগুলির সঙ্গে সঠিক অর্থ যুক্ত করুন। নীচের চিত্রের মতো, যদি চিত্রটির একটি ছোট অংশ দেখানো হয়, তবে চিত্রটি কী সম্পর্কে তা বলা খুব কঠিন। এমনকি ছবির অন্য একটি অংশও চেষ্টা করে দেখুন, তবুও ছবিটিকে শ্রেণীবদ্ধ করা কঠিন। যাইহোক, আমরা যদি চিত্রটির প্রাসঙ্গিকতা বৃদ্ধি করি, তবে এটি সনাক্ত করা আরও যুক্তিসঙ্গত। সম্পূর্ণ ছবিগুলি যেমন নীচে দেখানো হয়েছে, প্রায় সবাই সহজেই এটিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। বিভাজন প্রক্রিয়া চলাকালীন, যে পদ্ধতিগুলি প্রাসঙ্গিক তথ্য ব্যবহার করে না সেগুলি শব্দ এবং বৈচিত্র্যের প্রতি সংবেদনশীল, সুতরাং বিভাজনের ফলাফলে প্রচুর ভুল শ্রেণীবদ্ধ অঞ্চল থাকবে এবং প্রায়শই এই অঞ্চলগুলি ছোট (যেমন, এক পিক্সেল)। অন্যান্য কৌশলের তুলনায়, এই পদ্ধতিটি শব্দের জন্য শক্তিশালী এবং এর জন্য যথেষ্ট বৈচিত্র্য বিভাগগুলির ধারাবাহিকতা বিবেচনা করে। এই পদ্ধতির বেশ কয়েকটি পদ্ধতি নীচে বর্ণনা করা হবে। অ্যাপ্লিকেশনগুলি লেবেলযুক্ত ছবিতে পোস্ট-প্রসেসিং ফিল্টার হিসাবে কাজ করে এই পদ্ধতিটি গোলমালের কারণে সৃষ্ট ছোট অঞ্চলের বিরুদ্ধে খুব কার্যকর। এবং এই ছোট অঞ্চলগুলি সাধারণত কয়েকটি পিক্সেল বা এক পিক্সেল দ্বারা গঠিত হয়। সবচেয়ে সম্ভাব্য লেবেলটি এই অঞ্চলগুলিতে বরাদ্দ করা হয়। তবে, এই পদ্ধতির একটি দুর্বলতা রয়েছে। ছোট অঞ্চলগুলি শব্দের পরিবর্তে সঠিক অঞ্চল দ্বারাও গঠিত হতে পারে এবং এই ক্ষেত্রে পদ্ধতিটি আসলে শ্রেণিবিন্যাসকে আরও খারাপ করে তুলছে। এই পদ্ধতিটি রিমোট সেন্সিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। প্রক্রিয়াকরণ পরবর্তী শ্রেণিবিন্যাসের উন্নতি এটি একটি দুই-পর্যায়ের শ্রেণিবিন্যাস প্রক্রিয়াঃ প্রতিটি পিক্সেলের জন্য, পিক্সেলকে লেবেল করুন এবং এর জন্য একটি নতুন বৈশিষ্ট্য ভেক্টর তৈরি করুন। নতুন বৈশিষ্ট্য ভেক্টর ব্যবহার করুন এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য একত্রিত করে প্রাথমিক পর্যায়ে পিক্সেলগুলিকে একত্রিত করার জন্য চূড়ান্ত লেবেল বরাদ্দ করুন একক পিক্সেল ব্যবহার করার পরিবর্তে, পার্শ্ববর্তী পিক্সেলগুলি প্রাসঙ্গিক তথ্য থেকে উপকৃত হয়ে সমজাতীয় অঞ্চলে একত্রিত করা যেতে পারে। এবং শ্রেণীবিভাগের জন্য এই অঞ্চলগুলি প্রদান করুন। প্রতিবেশী পিক্সেল থেকে পিক্সেল বৈশিষ্ট্য অর্জন করা প্রতিবেশী পিক্সেল দ্বারা বহন করা প্রাসঙ্গিক তথ্য যোগ করে মূল বর্ণালী তথ্যকে সমৃদ্ধ করা যেতে পারে, এমনকি কিছু ক্ষেত্রে প্রতিস্থাপনও করা যেতে পারে। এই ধরনের প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতি টেক্সচারযুক্ত চিত্র শনাক্তকরণে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে গড় মান, বৈচিত্র্য, গঠনবিন্যাসের বর্ণনা ইত্যাদি। বর্ণালী এবং স্থানিক তথ্যের সংমিশ্রণ শ্রেণিবিন্যাসকারী পিক্সেলগুলিতে লেবেল বরাদ্দ করতে ধূসর স্তর এবং পিক্সেল প্রতিবেশী (প্রাসঙ্গিক তথ্য) ব্যবহার করে। এই ক্ষেত্রে তথ্য হল বর্ণালী এবং স্থানিক তথ্যের সংমিশ্রণ। বায়েস ন্যূনতম ত্রুটি শ্রেণিবিন্যাস দ্বারা চালিত চিত্রের তথ্যের প্রাসঙ্গিক শ্রেণিবিন্যাস বায়েস ন্যূনতম ত্রুটি শ্রেণিবিন্যাসের উপর ভিত্তি করে (এটি একটি সরল বায়েস শ্রেণিবিন্যাস হিসাবেও পরিচিত)। পিক্সেল উপস্থাপন করুনঃ একটি পিক্সেল হিসাবে চিহ্নিত করা হয়। প্রতিটি পিক্সেলের প্রতিবেশী একটি ভেক্টর এবং হিসাবে চিহ্নিত করা হয়। প্রতিবেশী ভেক্টরের মানগুলি হিসাবে চিহ্নিত করা হয়। প্রতিটি পিক্সেল ভেক্টর দ্বারা উপস্থাপিত হয় আশেপাশের পিক্সেলের লেবেলগুলি (শ্রেণীবিভাগ) ভেক্টর হিসাবে উপস্থাপিত হয় এখানে নির্ধারিত শ্রেণীকে বোঝায়। একটি ভেক্টর পিক্সেল ছাড়াই আশেপাশের লেবেলগুলি উপস্থাপন করে প্রতিবেশীঃ আশেপাশের আকার। আকারের কোনও সীমাবদ্ধতা নেই, তবে এটি প্রতিটি পিক্সেলের জন্য তুলনামূলকভাবে ছোট বলে মনে করা হয়। আশেপাশের একটি যুক্তিসঙ্গত আকার 4-সংযোগ বা 8-সংযোগের হবে (লাল হিসাবে চিহ্নিত এবং কেন্দ্রে স্থাপন করা হয়)। গণনাঃ একটি পিক্সেলে ন্যূনতম ত্রুটি শ্রেণিবিন্যাস প্রয়োগ করুন, যদি কোনও শ্রেণীর পিক্সেল উপস্থাপনের সম্ভাবনা সকলের মধ্যে সর্বোচ্চ হয়, তবে তার শ্রেণী হিসাবে বরাদ্দ করুন। প্রাসঙ্গিক শ্রেণিবিন্যাসের নিয়মটি নীচে বর্ণনা করা হয়েছে, এটি পরিবর্তে বৈশিষ্ট্য ভেক্টর ব্যবহার করে। পোস্টেরিয়োরি সম্ভাব্যতা গণনা করতে বায়েস সূত্রটি ব্যবহার করুন ভেক্টরের সংখ্যা ছবিতে পিক্সেলের সংখ্যার সমান। শ্রেণিবিন্যাসকারী প্রতিটি পিক্সেলের সাথে সম্পর্কিত একটি ভেক্টর ব্যবহার করে এবং ভেক্টরটি পিক্সেলের আশেপাশের অঞ্চল থেকে তৈরি হয়। প্রাসঙ্গিক চিত্র শ্রেণিবিন্যাসের প্রাথমিক ধাপগুলিঃ প্রতিটি পিক্সেলের জন্য বৈশিষ্ট্য ভেক্টর গণনা করুন। সম্ভাব্যতা বিতরণের পরামিতিগুলি গণনা করুন এবং পরবর্তী সম্ভাব্যতা এবং সমস্ত লেবেল গণনা করুন। ছবির শ্রেণিবিন্যাসের ফলাফল পান। অ্যালগরিদম টেমপ্লেট ম্যাচিং টেমপ্লেট ম্যাচিং এই পদ্ধতির একটি "ব্রুট ফোর্স" বাস্তবায়ন। ধারণাটি হল প্রথমে টেমপ্লেটগুলির একটি সেট তৈরি করা, এবং তারপরে একটি টেমপ্লেটের সাথে ছবির মিলযুক্ত ছোট অংশগুলি সন্ধান করা। এই পদ্ধতিটি গণনামূলকভাবে উচ্চ এবং অকার্যকর। এটি পুরো প্রক্রিয়া চলাকালীন একটি সম্পূর্ণ টেমপ্লেট তালিকা রাখে এবং সংমিশ্রণের সংখ্যা অত্যন্ত বেশি। একটি পিক্সেল চিত্রের জন্য, সর্বাধিক সংমিশ্রণ থাকতে পারে, যা উচ্চ গণনার দিকে পরিচালিত করে। এই পদ্ধতিটি একটি টপ ডাউন পদ্ধতি এবং প্রায়শই টেবিল লুক-আপ বা অভিধান লুক-আপ বলা হয়। নিম্ন-ক্রমের মার্কভ চেইন মার্কভ চেইন প্যাটার্ন স্বীকৃতিতেও প্রয়োগ করা যেতে পারে। একটি ছবির পিক্সেলগুলি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের একটি সেট হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে, তারপরে পিক্সেলগুলির মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে পেতে নিম্ন ক্রমের মার্কভ চেইন ব্যবহার করুন। চিত্রটিকে একটি ভার্চ্যুয়াল লাইন হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং পদ্ধতিটি শর্তাধীন সম্ভাব্যতা ব্যবহার করে। হিলবার্ট স্থান-ভরাট বক্ররেখা হিলবার্ট বক্ররেখা পুরো চিত্রের মধ্য দিয়ে একটি অনন্য প্যাটার্নে চলে, এটি প্রতিটি পিক্সেলকে দু 'বার না দেখে অতিক্রম করে এবং একটি অবিচ্ছিন্ন বক্ররেখা রাখে। এটি দ্রুত এবং কার্যকরী। উপরে উল্লিখিত নিম্ন-ক্রমের মার্কভ চেইন এবং হিলবার্ট স্পেস-ফিলিং বক্ররেখা চিত্রটিকে একটি রেখা কাঠামো হিসাবে বিবেচনা করছে। মার্কভ মেশগুলি অবশ্য দ্বিমাত্রিক তথ্যকে বিবেচনায় নেবে। নির্ভরতা গাছ হল একটি পদ্ধতি যা আনুমানিক সম্ভাব্যতা বিতরণের জন্য বৃক্ষ নির্ভরতা ব্যবহার করে। রেফারেন্স এক্সটার্নাল লিঙ্ক অ্যাডভান্সড ভিশন হোমপেজ প্যাটার্ন রিকগনিশনে প্রসঙ্গের ব্যবহার চিত্র বিশ্লেষণ এবং বোঝাপড়াঃ প্রাসঙ্গিক চিত্র শ্রেণিবিন্যাস কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশন কম্পিউটার ভিশন চিত্র প্রক্রিয়াকরণ