Geometric feature learning
জ্যামিতিক ফিচার লার্নিং হল একটি কৌশল যা মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটার ভিশনের সংমিশ্রণে চাক্ষুষ কাজগুলি সমাধান করে। এই পদ্ধতির মূল লক্ষ্য হল চিত্র থেকে জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য সংগ্রহ করে এবং দক্ষ মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে সেগুলি শেখার মাধ্যমে কোনও বস্তুর প্রতিনিধিত্ব করার জন্য জ্যামিতিক রূপের প্রতিনিধিত্বমূলক বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সেট খুঁজে বের করা। মানুষ দৃশ্যমান কাজগুলি সমাধান করে এবং তারা যা দেখে তা থেকে উপলব্ধিমূলক তথ্য বের করে পরিবেশে দ্রুত প্রতিক্রিয়া দিতে পারে। গবেষকরা কম্পিউটার দৃষ্টি সমস্যা সমাধানের জন্য মানুষের বস্তু শনাক্ত করার ক্ষমতাকে অনুকরণ করেন। উদাহরণস্বরূপ, এম. মাতা এবং অন্যান্যরা। (2002) বাধাগুলি এড়ানোর জন্য মোবাইল রোবট নেভিগেশন কাজগুলিতে বৈশিষ্ট্য শেখার কৌশল প্রয়োগ করে। তারা বৈশিষ্ট্য শেখার জন্য এবং বস্তু (চিত্র) শনাক্ত করার জন্য জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছিল। জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য শেখার পদ্ধতিগুলি কেবল স্বীকৃতির সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে না, তবে ক্রমানুসারে ইনপুট সংবেদনশীল চিত্রগুলির একটি সেট বিশ্লেষণ করে পরবর্তী ক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে, সাধারণত চিত্রগুলির কিছু নিষ্কাশন বৈশিষ্ট্য। শেখার মাধ্যমে, পরবর্তী ক্রিয়ার কিছু অনুমান দেওয়া হয় এবং প্রতিটি অনুমানের সম্ভাবনা অনুযায়ী একটি সম্ভাব্য ক্রিয়া দেওয়া হয়। এই কৌশলটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। ভূমিকা জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য শেখার পদ্ধতিগুলি চিত্র থেকে স্বতন্ত্র জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে। জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য হল বিন্দু, রেখা, বক্ররেখা বা পৃষ্ঠের মতো জ্যামিতিক উপাদানগুলির একটি সেট দ্বারা নির্মিত বস্তুর বৈশিষ্ট্য। এই বৈশিষ্ট্যগুলি কোণের বৈশিষ্ট্য, প্রান্তের বৈশিষ্ট্য, ব্লব, রিজ, সেলিয়েন্ট পয়েন্ট ইমেজ টেক্সচার ইত্যাদি হতে পারে, যা বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ পদ্ধতির মাধ্যমে সনাক্ত করা যায়। জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্যগুলি আদিম বৈশিষ্ট্যগুলি কোণঃ কোণগুলি বস্তুর একটি খুব সহজ কিন্তু উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য। বিশেষত, জটিল বস্তুর সাধারণত একে অপরের সাথে বিভিন্ন কোণের বৈশিষ্ট্য থাকে। কোণ সনাক্তকরণের মাধ্যমে কোনও বস্তুর কোণগুলি বের করা যেতে পারে। চো এবং ডান দুটি সরলরেখার অংশের মধ্যে দূরত্ব এবং কোণ দ্বারা একটি কোণকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি ভিন্ন উপায় ব্যবহার করেছিলেন। বিভিন্ন উপাদানের প্যারামিটারাইজড গঠন হিসাবে বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার এটি একটি নতুন উপায়। প্রান্তঃ প্রান্তগুলি একটি চিত্রের এক-মাত্রিক কাঠামোর বৈশিষ্ট্য। এগুলি বিভিন্ন চিত্র অঞ্চলের সীমানা প্রতিনিধিত্ব করে। প্রান্ত সনাক্তকরণের কৌশল ব্যবহার করে প্রান্তটি খুঁজে বের করে কোনও বস্তুর রূপরেখা সহজেই সনাক্ত করা যায়। ব্লবঃ ব্লবগুলি চিত্রের অঞ্চলগুলির প্রতিনিধিত্ব করে, যা ব্লব সনাক্তকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করে সনাক্ত করা যায়। শৈলশিরাঃ ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে, একটি শৈলশিরাকে এক-মাত্রিক বক্ররেখা হিসাবে ভাবা যেতে পারে যা প্রতিসাম্য অক্ষের প্রতিনিধিত্ব করে। শৈলশিরা সনাক্তকরণ পদ্ধতি-শৈলশিরা সনাক্তকরণের প্রধান পয়েন্টগুলি দেখুন-কাদির-ব্র্যাডি সালিয়েন্সি ডিটেক্টর ইমেজ টেক্সচার দেখুন যৌগিক বৈশিষ্ট্য জ্যামিতিক গঠন জ্যামিতিক উপাদান বৈশিষ্ট্যটি বেশ কয়েকটি আদিম বৈশিষ্ট্যের সংমিশ্রণ এবং এটি সর্বদা প্রান্ত, কোণ বা ব্লবগুলির মতো 2 টিরও বেশি আদিম বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত। x অবস্থানে জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য ভেক্টর উত্তোলন রেফারেন্স পয়েন্ট অনুসারে গণনা করা যেতে পারে, যা নীচে দেখানো হয়েছেঃ x মানে বৈশিষ্ট্যগুলির অবস্থানের অবস্থান, মানে অভিযোজন, মানে অভ্যন্তরীণ স্কেল। বুলিয়ান যৌগ বৈশিষ্ট্য দুটি উপ-বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত যা আদিম বৈশিষ্ট্য বা যৌগিক বৈশিষ্ট্য হতে পারে। দুই ধরনের বুলিয়ান বৈশিষ্ট্য রয়েছেঃ সংযোগমূলক বৈশিষ্ট্য যার মান দুটি উপ-বৈশিষ্ট্যের গুণফল এবং বিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্য যার মান দুটি উপ-বৈশিষ্ট্যের সর্বাধিক। ফিচার স্পেস ফিচার স্পেস প্রথম কম্পিউটার ভিশন ক্ষেত্রে সেগেন দ্বারা বিবেচনা করা হয়েছিল। তিনি স্থানীয় বৈশিষ্ট্যগুলির জ্যামিতিক সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করতে বহু-স্তরের গ্রাফ ব্যবহার করেছিলেন। লার্নিং অ্যালগরিদম অনেকগুলি লার্নিং অ্যালগরিদম রয়েছে যা কোনও ছবিতে বস্তুর স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজে বের করতে শেখার জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে। শেখা ক্রমবর্ধমান হতে পারে, যার অর্থ যে কোনও সময় অবজেক্ট ক্লাসগুলি যুক্ত করা যেতে পারে। জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন পদ্ধতি কর্নার ফিটিং প্রান্ত সনাক্তকরণ বৈশ্বিক কাঠামো নিষ্কাশন বৈশিষ্ট্য হিস্টোগ্রাম লাইন সনাক্তকরণ সংযুক্ত-উপাদান লেবেলিং চিত্র গঠন অনুমান বৈশিষ্ট্য শেখার অ্যালগরিদম 1.Acquire একটি নতুন প্রশিক্ষণ চিত্র "I"। স্বীকৃতি অ্যালগরিদমে 2.According, ফলাফল মূল্যায়ন করুন। যদি ফলাফলটি সত্য হয়, তবে নতুন অবজেক্ট ক্লাসগুলি স্বীকৃত হয়। স্বীকৃতি অ্যালগরিদম স্বীকৃতি অ্যালগরিদমের মূল বিষয় হল সমস্ত শ্রেণীর সমস্ত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে সবচেয়ে স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজে বের করা। সুতরাং বৈশিষ্ট্যটি সর্বাধিক করার জন্য নীচের সমীকরণটি ব্যবহার করা ছবিতে একটি বৈশিষ্ট্যের মান পরিমাপ করুন এবং একটি বৈশিষ্ট্যকে স্থানীয়করণ করুনঃ যেখানে মূল্যায়ন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করার পরে, শ্রেণীগুলি স্বীকৃত হতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করা উচিত, স্বীকৃতির ফলাফলের পাঁচটি মূল্যায়ন বিভাগ রয়েছেঃ সঠিক, ভুল, অস্পষ্ট, বিভ্রান্ত এবং অজ্ঞ। যখন মূল্যায়ন সঠিক হয়, তখন একটি নতুন প্রশিক্ষণ চিত্র যোগ করুন এবং এটি প্রশিক্ষণ দিন। যদি স্বীকৃতি ব্যর্থ হয়, বৈশিষ্ট্য নোডগুলি তাদের স্বতন্ত্র শক্তি সর্বাধিক করা উচিত যা কোলমোগোরভ-স্মার্নো দূরত্ব (কেএসডি) দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। 3.Feature শেখার অ্যালগরিদম একটি বৈশিষ্ট্য স্বীকৃত হওয়ার পরে, এটি পরীক্ষার জন্য বৈশিষ্ট্য শেখার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে চিত্রটি সনাক্ত করার জন্য বায়েসিয়ান নেটওয়ার্কে প্রয়োগ করা উচিত। ফিচার লার্নিং অ্যালগরিদমের মূল উদ্দেশ্য হল ক্লাসগুলি স্বীকৃত কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য নমুনা চিত্র থেকে একটি নতুন বৈশিষ্ট্য খুঁজে বের করা। দুটি ক্ষেত্রে বিবেচনা করা উচিতঃ নমুনা চিত্র থেকে যথাক্রমে সত্য শ্রেণী এবং ভুল শ্রেণী-এর নতুন বৈশিষ্ট্য অনুসন্ধান করা। যদি সত্য শ্রেণীর নতুন বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করা হয় এবং ভুল শ্রেণীটি স্বীকৃত না হয়, তবে শ্রেণীটি স্বীকৃত হয় এবং অ্যালগরিদমটি শেষ করা উচিত। যদি সত্য শ্রেণীর বৈশিষ্ট্য সনাক্ত না করা হয় এবং নমুনা ছবিতে মিথ্যা শ্রেণীর বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করা হয়, তবে মিথ্যা শ্রেণীকে সনাক্ত করা থেকে বিরত রাখা উচিত এবং বৈশিষ্ট্যটি বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক থেকে সরিয়ে ফেলা উচিত। পরীক্ষা প্রক্রিয়া উপলব্ধি করতে বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে পিএসি মডেল ভিত্তিক ফিচার লার্নিং অ্যালগরিদম লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক সম্ভবত প্রায় সঠিক (পিএসি) মডেলটি এই মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি বিতরণ-মুক্ত শিক্ষণ তত্ত্ব বিকাশের মাধ্যমে কম্পিউটার দৃষ্টি সমস্যা সমাধানের জন্য ডি রথ (2002) দ্বারা প্রয়োগ করা হয়েছিল। এই তত্ত্বটি বৈশিষ্ট্য-দক্ষ শিক্ষণ পদ্ধতির বিকাশের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল ছিল। এই অ্যালগরিদমের লক্ষ্য হল একটি ছবিতে কিছু জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্য দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা একটি বস্তু শেখা। ইনপুট হল একটি বৈশিষ্ট্য ভেক্টর এবং আউটপুট হল 1 যার অর্থ সফলভাবে বস্তুটিকে সনাক্ত করা বা অন্যথায় 0। এই শেখার পদ্ধতির মূল বিষয় হল প্রতিনিধিত্বমূলক উপাদানগুলি সংগ্রহ করা যা একটি ফাংশনের মাধ্যমে বস্তুটিকে উপস্থাপন করতে পারে এবং উচ্চ সম্ভাবনার সাথে উপস্থাপনাটি খুঁজে বের করার জন্য চিত্র থেকে একটি বস্তুকে সনাক্ত করে পরীক্ষা করা। লার্নিং অ্যালগরিদমের লক্ষ্য হল শিখে নেওয়া লক্ষ্য ধারণাটি কোনও শ্রেণীর অন্তর্গত কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করা, যেখানে এক্স হল দৃষ্টান্ত স্থানটি পরামিতিগুলির সাথে গঠিত এবং তারপরে ভবিষ্যদ্বাণীটি সঠিক কিনা তা পরীক্ষা করা। মূল্যায়নের কাঠামো শেখার বৈশিষ্ট্যগুলি শেখার পরে, শেখার অ্যালগরিদমগুলি মূল্যায়নের জন্য কিছু মূল্যায়ন অ্যালগরিদম থাকা উচিত। ডি. রথ দুটি লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করেছেনঃ 1.Sparse নেটওয়ার্ক অফ উইনোস (এসএনওডাব্লু) সিস্টেম এসএনওডাব্লু-ট্রেন প্রাথমিক ধাপঃ বৈশিষ্ট্যগুলির সেট যা সবার জন্য লক্ষ্য টি-এর সাথে যুক্ত। টি হল বস্তুর লক্ষ্যগুলির একটি সেট যার উপাদানগুলি টি সেটের প্রতিটি লক্ষ্য বস্তু সক্রিয় বৈশিষ্ট্যগুলির একটি তালিকার অন্তর্গত হলে, একই সময়ে লক্ষ্য এবং প্রাথমিক ওজন নির্ধারণের জন্য লিঙ্ক বৈশিষ্ট্য। লক্ষ্যগুলি মূল্যায়ন করুনঃ লক্ষ্যগুলির সাথে তুলনা করুন, যেখানে একটি অবস্থানের ওজন বৈশিষ্ট্যগুলি i-কে লক্ষ্য t-এর সাথে সংযুক্ত করে।\theta _ {t} লক্ষ্যের জন্য সীমা, t নয়। মূল্যায়নের ফলাফল অনুযায়ী ওজন আপডেট করুন। দুটি ঘটনা রয়েছেঃ নেতিবাচক উদাহরণে পূর্বাভাস ইতিবাচক (এবং লক্ষ্যগুলি সক্রিয় বৈশিষ্ট্যের তালিকায় নেই) এবং ইতিবাচক উদাহরণে পূর্বাভাস নেতিবাচক (এবং লক্ষ্যগুলি সক্রিয় বৈশিষ্ট্যের তালিকায় রয়েছে)। এস. এন. ও. ডব্লিউ-মূল্যায়ন উপরের পূর্বাভাসের মতো একই ফাংশন ব্যবহার করে প্রতিটি লক্ষ্যের মূল্যায়ন করুনঃ প্রভাবশালী সক্রিয় লক্ষ্য নোড নির্বাচন করার সিদ্ধান্ত নিন। 2. সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন এসভিএম-এর মূল উদ্দেশ্য হল নমুনাগুলির সেটকে আলাদা করার জন্য একটি হাইপারপ্লেন খুঁজে বের করা যেখানে একটি ইনপুট ভেক্টর যা বৈশিষ্ট্যগুলির একটি নির্বাচন এবং এর লেবেল। হাইপারপ্লেনের নিম্নলিখিত রূপ রয়েছেঃ এটি একটি কার্নেল ফাংশন উভয় অ্যালগরিদমই একটি রৈখিক ফাংশন খুঁজে বের করে প্রশিক্ষণের তথ্যকে পৃথক করে। অ্যাপ্লিকেশনগুলি টপোলজিকাল নেভিগেশনের জন্য ল্যান্ডমার্ক শেখা মানব দৃষ্টি আচরণের বস্তু প্রক্রিয়া সনাক্ত করার অনুকরণ শেখা স্ব-উত্পাদিত ক্রিয়া যানবাহন ট্র্যাকিং রেফারেন্স বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ (কম্পিউটার দৃষ্টি) কম্পিউটার দৃষ্টি প্রয়োগ