Feature (computer vision)
কম্পিউটার দৃষ্টি এবং চিত্র প্রক্রিয়াকরণে, একটি বৈশিষ্ট্য হল একটি চিত্রের বিষয়বস্তু সম্পর্কে তথ্যের একটি অংশ; সাধারণত চিত্রের একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য রয়েছে কিনা সে সম্পর্কে। বৈশিষ্ট্যগুলি চিত্রের নির্দিষ্ট কাঠামো হতে পারে যেমন বিন্দু, প্রান্ত বা বস্তু। বৈশিষ্ট্যগুলি একটি সাধারণ প্রতিবেশী অপারেশন বা ছবিতে প্রয়োগ করা বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণের ফলাফলও হতে পারে। বৈশিষ্ট্যের অন্যান্য উদাহরণগুলি চিত্রের ক্রমের গতির সাথে সম্পর্কিত, বা বিভিন্ন চিত্র অঞ্চলের মধ্যে বক্ররেখা বা সীমানার পরিপ্রেক্ষিতে সংজ্ঞায়িত আকারের সাথে সম্পর্কিত। আরও বিস্তৃতভাবে একটি বৈশিষ্ট্য হল তথ্যের যে কোনও অংশ যা একটি নির্দিষ্ট প্রয়োগের সাথে সম্পর্কিত গণনামূলক কাজ সমাধানের জন্য প্রাসঙ্গিক। এটি সাধারণত মেশিন লার্নিং এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতির বৈশিষ্ট্যের মতো একই ধারণা, যদিও চিত্র প্রক্রিয়াকরণের বৈশিষ্ট্যগুলির একটি অত্যন্ত পরিশীলিত সংগ্রহ রয়েছে। বৈশিষ্ট্য ধারণাটি খুব সাধারণ এবং একটি নির্দিষ্ট কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমে বৈশিষ্ট্যগুলির পছন্দ হাতে থাকা নির্দিষ্ট সমস্যার উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল হতে পারে। সংজ্ঞা একটি বৈশিষ্ট্য কী গঠন করে তার কোনও সর্বজনীন বা সঠিক সংজ্ঞা নেই এবং সঠিক সংজ্ঞা প্রায়শই সমস্যা বা প্রয়োগের ধরণের উপর নির্ভর করে। তবুও, একটি বৈশিষ্ট্যকে সাধারণত একটি ছবির একটি "আকর্ষণীয়" অংশ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং বৈশিষ্ট্যগুলি অনেক কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদমের জন্য একটি সূচনা বিন্দু হিসাবে ব্যবহৃত হয়। যেহেতু বৈশিষ্ট্যগুলি পরবর্তী অ্যালগরিদমগুলির জন্য প্রারম্ভিক বিন্দু এবং প্রধান আদিম হিসাবে ব্যবহৃত হয়, সামগ্রিক অ্যালগরিদম প্রায়শই কেবল তার বৈশিষ্ট্য সনাক্তকারী হিসাবে ভাল হবে। ফলস্বরূপ, একটি ফিচার ডিটেক্টরের জন্য কাঙ্ক্ষিত বৈশিষ্ট্য হল পুনরাবৃত্তিযোগ্যতাঃ একই দৃশ্যের দুই বা ততোধিক ভিন্ন ছবিতে একই বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করা হবে কি না। বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ একটি নিম্ন-স্তরের চিত্র প্রক্রিয়াকরণ অপারেশন। অর্থাৎ, এটি সাধারণত একটি ছবির প্রথম অপারেশন হিসাবে সঞ্চালিত হয় এবং সেই পিক্সেলে কোনও বৈশিষ্ট্য উপস্থিত আছে কিনা তা দেখার জন্য প্রতিটি পিক্সেল পরীক্ষা করে। যদি এটি একটি বৃহত্তর অ্যালগরিদমের অংশ হয়, তবে অ্যালগরিদম সাধারণত শুধুমাত্র বৈশিষ্ট্যগুলির অঞ্চলে চিত্রটি পরীক্ষা করবে। বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণের জন্য একটি অন্তর্নির্মিত পূর্বশর্ত হিসাবে, ইনপুট চিত্রটি সাধারণত একটি স্কেল-স্পেস উপস্থাপনায় একটি গাউসিয়ান কার্নেল দ্বারা মসৃণ করা হয় এবং এক বা একাধিক বৈশিষ্ট্য চিত্র গণনা করা হয়, যা প্রায়শই স্থানীয় চিত্র ব্যুৎপত্তিগত ক্রিয়াকলাপের পরিপ্রেক্ষিতে প্রকাশ করা হয়। মাঝে মাঝে, যখন বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল হয় এবং সময়ের সীমাবদ্ধতা থাকে, তখন বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ পর্যায়কে গাইড করার জন্য একটি উচ্চ স্তরের অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে, যাতে শুধুমাত্র চিত্রের নির্দিষ্ট অংশগুলি বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য অনুসন্ধান করা হয়। অনেক কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম রয়েছে যা প্রাথমিক পদক্ষেপ হিসাবে বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ ব্যবহার করে, তাই ফলস্বরূপ, খুব বড় সংখ্যক বৈশিষ্ট্য আবিষ্কারক তৈরি করা হয়েছে। এগুলি সনাক্ত করা বৈশিষ্ট্যের ধরন, গণনামূলক জটিলতা এবং পুনরাবৃত্তির ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। যখন কোনও ছবিতে প্রয়োগ করা স্থানীয় আশেপাশের ক্রিয়াকলাপের পরিপ্রেক্ষিতে বৈশিষ্ট্যগুলি সংজ্ঞায়িত করা হয়, একটি পদ্ধতি যা সাধারণত বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন হিসাবে উল্লেখ করা হয়, তখন কেউ বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য করতে পারে যা প্রদত্ত চিত্র বিন্দুতে প্রদত্ত ধরণের কোনও বৈশিষ্ট্য রয়েছে কিনা তা স্থানীয় সিদ্ধান্ত নেয় এবং যারা ফলস্বরূপ অ-বাইনারি ডেটা তৈরি করে। পার্থক্যটি প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে যখন ফলস্বরূপ সনাক্ত করা বৈশিষ্ট্যগুলি তুলনামূলকভাবে বিরল হয়। যদিও স্থানীয় সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়, একটি বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ পদক্ষেপ থেকে আউটপুট একটি বাইনারি ইমেজ হতে হবে না। ফলাফলটি প্রায়শই চিত্র বিন্দুর (সংযুক্ত বা সংযুক্ত নয়) স্থানাঙ্কের সেটের পরিপ্রেক্ষিতে উপস্থাপন করা হয় যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা হয়েছে, কখনও কখনও সাবপিক্সেল নির্ভুলতার সাথে। যখন স্থানীয় সিদ্ধান্ত না নিয়ে বৈশিষ্ট্য উত্তোলন করা হয়, তখন ফলাফলটি প্রায়শই একটি বৈশিষ্ট্য চিত্র হিসাবে উল্লেখ করা হয়। ফলস্বরূপ, একটি বৈশিষ্ট্য চিত্রকে এই অর্থে একটি চিত্র হিসাবে দেখা যেতে পারে যে এটি মূল চিত্রের মতো একই স্থানিক (বা সাময়িক) চলকের একটি ফাংশন, তবে যেখানে পিক্সেল মানগুলি তীব্রতা বা রঙের পরিবর্তে চিত্রের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তথ্য ধারণ করে। এর মানে হল যে একটি ফিচার ইমেজ একটি ইমেজ সেন্সর দ্বারা উত্পন্ন একটি সাধারণ চিত্রের মতো একইভাবে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। বৈশিষ্ট্য চিত্রগুলি প্রায়শই বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণের জন্য অ্যালগরিদমগুলিতে সমন্বিত পদক্ষেপ হিসাবে গণনা করা হয়। বৈশিষ্ট্য ভেক্টর এবং বৈশিষ্ট্য স্থান কিছু অ্যাপ্লিকেশনে, চিত্রের তথ্য থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য পাওয়ার জন্য শুধুমাত্র এক ধরনের বৈশিষ্ট্য বের করা যথেষ্ট নয়। পরিবর্তে দুই বা ততোধিক ভিন্ন বৈশিষ্ট্য বের করা হয়, যার ফলে প্রতিটি চিত্র বিন্দুতে দুই বা ততোধিক বৈশিষ্ট্য বর্ণনাকারী থাকে। একটি সাধারণ অনুশীলন হল এই সমস্ত বর্ণনাকারী দ্বারা প্রদত্ত তথ্যকে একটি একক ভেক্টরের উপাদান হিসাবে সংগঠিত করা, যা সাধারণত একটি বৈশিষ্ট্য ভেক্টর হিসাবে উল্লেখ করা হয়। সমস্ত সম্ভাব্য বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের সেট একটি বৈশিষ্ট্য স্থান গঠন করে। বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের একটি সাধারণ উদাহরণ প্রদর্শিত হয় যখন প্রতিটি চিত্র বিন্দুকে একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীর অন্তর্গত হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। ধরে নেওয়া যাক যে প্রতিটি চিত্র বিন্দুর একটি উপযুক্ত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে একটি সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্য ভেক্টর রয়েছে, যার অর্থ প্রতিটি শ্রেণী সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্যের জায়গায় ভালভাবে পৃথক করা হয়েছে, প্রতিটি চিত্র বিন্দুর শ্রেণিবিন্যাস মানক শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতি ব্যবহার করে করা যেতে পারে। আরেকটি এবং সম্পর্কিত উদাহরণ ঘটে যখন নিউরাল নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক প্রক্রিয়াকরণ চিত্রগুলিতে প্রয়োগ করা হয়। নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রদত্ত ইনপুট ডেটা প্রায়শই প্রতিটি চিত্র বিন্দু থেকে একটি বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের পরিপ্রেক্ষিতে দেওয়া হয়, যেখানে ভেক্টরটি চিত্রের ডেটা থেকে প্রাপ্ত বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য থেকে নির্মিত হয়। একটি শেখার পর্যায়ে, নেটওয়ার্ক নিজেই খুঁজে বের করতে পারে যে হাতে থাকা সমস্যা সমাধানের জন্য বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের কোন সংমিশ্রণগুলি কার্যকর। প্রান্তের প্রান্তগুলি এমন একটি বিন্দু যেখানে দুটি চিত্র অঞ্চলের মধ্যে একটি সীমানা (বা একটি প্রান্ত) থাকে। সাধারণভাবে, একটি প্রান্ত প্রায় নির্বিচারে আকৃতির হতে পারে এবং এতে সংযোগস্থল অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। বাস্তবে, প্রান্তগুলি সাধারণত চিত্রের বিন্দুগুলির সেট হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যার একটি শক্তিশালী গ্রেডিয়েন্ট মাত্রা থাকে। উপরন্তু, কিছু সাধারণ অ্যালগরিদম তারপর একটি প্রান্তের আরও সম্পূর্ণ বিবরণ তৈরি করতে উচ্চ গ্রেডিয়েন্ট পয়েন্টগুলিকে একত্রিত করবে। এই অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত একটি প্রান্তের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর কিছু সীমাবদ্ধতা স্থাপন করে, যেমন আকৃতি, মসৃণতা এবং গ্রেডিয়েন্ট মান। স্থানীয়ভাবে, প্রান্তগুলির একটি এক-মাত্রিক কাঠামো রয়েছে। কোণ/সুদ বিন্দু শব্দগুলি কোণ এবং সুদ বিন্দুগুলি কিছুটা বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয় এবং একটি ছবিতে বিন্দুর মতো বৈশিষ্ট্যগুলিকে বোঝায়, যার একটি স্থানীয় দ্বিমাত্রিক কাঠামো রয়েছে। "কর্নার" নামটি তখন থেকে উদ্ভূত হয়েছিল যখন প্রাথমিক অ্যালগরিদমগুলি প্রথমে প্রান্ত সনাক্তকরণ সম্পাদন করেছিল এবং তারপরে দিকের (কোণ) দ্রুত পরিবর্তনগুলি খুঁজে পেতে প্রান্তগুলি বিশ্লেষণ করেছিল। এই অ্যালগরিদমগুলি তখন তৈরি করা হয়েছিল যাতে স্পষ্ট প্রান্ত সনাক্তকরণের আর প্রয়োজন হয় না, উদাহরণস্বরূপ চিত্রের গ্রেডিয়েন্টে উচ্চ স্তরের বক্রতা অনুসন্ধান করে। তখন লক্ষ্য করা যায় যে তথাকথিত কোণগুলি চিত্রের এমন কিছু অংশেও সনাক্ত করা হচ্ছে যা ঐতিহ্যগত অর্থে কোণ নয় (উদাহরণস্বরূপ একটি অন্ধকার পটভূমিতে একটি ছোট উজ্জ্বল দাগ সনাক্ত করা যেতে পারে)। এই পয়েন্টগুলি প্রায়শই সুদ পয়েন্ট হিসাবে পরিচিত, তবে "কোণ" শব্দটি ঐতিহ্যগতভাবে ব্যবহৃত হয়। ব্লবগুলি/আগ্রহের পয়েন্টগুলির অঞ্চলগুলি অঞ্চলগুলির পরিপ্রেক্ষিতে চিত্র কাঠামোর একটি পরিপূরক বিবরণ প্রদান করে, যা আরও বিন্দুর মতো কোণগুলির বিপরীতে। তা সত্ত্বেও, ব্লব বর্ণনাকারীগুলিতে প্রায়শই একটি পছন্দের বিন্দু (অপারেটর প্রতিক্রিয়ার একটি স্থানীয় সর্বাধিক বা মাধ্যাকর্ষণ কেন্দ্র) থাকতে পারে যার অর্থ অনেক ব্লব ডিটেক্টরকে ইন্টারেস্ট পয়েন্ট অপারেটর হিসাবেও বিবেচনা করা যেতে পারে। ব্লব ডিটেক্টরগুলি একটি চিত্রের এমন অঞ্চলগুলি সনাক্ত করতে পারে যা একটি কর্নার ডিটেক্টর দ্বারা সনাক্ত করা খুব মসৃণ। একটি ছবি সঙ্কুচিত করার এবং তারপর কোণ সনাক্তকরণ করার কথা বিবেচনা করুন। ডিটেক্টর সেই বিন্দুগুলিতে সাড়া দেবে যা সঙ্কুচিত ছবিতে তীক্ষ্ণ, তবে মূল ছবিতে মসৃণ হতে পারে। এই সময়েই কর্নার ডিটেক্টর এবং ব্লব ডিটেক্টরের মধ্যে পার্থক্য কিছুটা অস্পষ্ট হয়ে যায়। স্কেলের একটি উপযুক্ত ধারণা অন্তর্ভুক্ত করে এই পার্থক্যটি অনেকাংশে সংশোধন করা যেতে পারে। তবুও, বিভিন্ন স্কেলে বিভিন্ন ধরনের চিত্র কাঠামোর প্রতি তাদের প্রতিক্রিয়া বৈশিষ্ট্যের কারণে, এলওজি এবং ডিওএইচ ব্লব ডিটেক্টরগুলি কোণ সনাক্তকরণ সম্পর্কিত নিবন্ধে উল্লেখ করা হয়েছে। শৈলশিরা দীর্ঘায়িত বস্তুর জন্য, শৈলশিরার ধারণা একটি প্রাকৃতিক হাতিয়ার। ধূসর-স্তরের চিত্র থেকে গণনা করা একটি শৈলশিরার বর্ণনাকারীকে মধ্য অক্ষের সাধারণীকরণ হিসাবে দেখা যেতে পারে। ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে, একটি শৈলশিরাকে এক-মাত্রিক বক্ররেখা হিসাবে ভাবা যেতে পারে যা প্রতিসাম্য অক্ষের প্রতিনিধিত্ব করে এবং উপরন্তু প্রতিটি শৈলশিরার বিন্দুর সাথে সম্পর্কিত স্থানীয় শৈলশিরার প্রস্থের একটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে। দুর্ভাগ্যবশত, তবে, এজ-, কর্নার-বা ব্লব বৈশিষ্ট্যগুলির তুলনায় ধূসর-স্তরের চিত্রগুলির সাধারণ শ্রেণী থেকে শৈলশিরার বৈশিষ্ট্যগুলি বের করা অ্যালগরিদমিকভাবে কঠিন। তবুও, শৈলশিরার বর্ণনাকারীগুলি প্রায়শই বায়বীয় চিত্রগুলিতে রাস্তা উত্তোলনের জন্য এবং চিকিৎসা চিত্রগুলিতে রক্তনালীগুলি উত্তোলনের জন্য ব্যবহৃত হয়-শৈলশিরার সনাক্তকরণ দেখুন। সনাক্তকরণ বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণের মধ্যে রয়েছে চিত্রের তথ্যের বিমূর্ততা গণনা করার পদ্ধতি এবং প্রতিটি চিত্র বিন্দুতে স্থানীয় সিদ্ধান্ত নেওয়া যে সেই সময়ে কোনও প্রদত্ত ধরণের চিত্র বৈশিষ্ট্য রয়েছে কি না। ফলস্বরূপ বৈশিষ্ট্যগুলি ইমেজ ডোমেনের উপসেট হবে, প্রায়শই বিচ্ছিন্ন বিন্দু, অবিচ্ছিন্ন বক্ররেখা বা সংযুক্ত অঞ্চলগুলির আকারে। বৈশিষ্ট্যগুলির নিষ্কাশন কখনও কখনও বেশ কয়েকটি স্কেলিংয়ের উপর করা হয়। এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হল স্কেল-ইনভ্যারিয়েন্ট ফিচার ট্রান্সফর্ম (এসআইএফটি)। একবার বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত হয়ে গেলে, বৈশিষ্ট্যটির চারপাশে একটি স্থানীয় চিত্র প্যাচ বের করা যেতে পারে। এই নিষ্কাশনে যথেষ্ট পরিমাণে চিত্র প্রক্রিয়াকরণ জড়িত থাকতে পারে। ফলাফলটি বৈশিষ্ট্য বর্ণনাকারী বা বৈশিষ্ট্য ভেক্টর হিসাবে পরিচিত। বর্ণনা করার জন্য যে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা হয়, তার মধ্যে এন-জেট এবং স্থানীয় হিস্টোগ্রাম উল্লেখ করা যেতে পারে (স্থানীয় হিস্টোগ্রাম বর্ণনাকারীর একটি উদাহরণের জন্য স্কেল-অপরিবর্তনীয় বৈশিষ্ট্য রূপান্তর দেখুন)। এই ধরনের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কিত তথ্য ছাড়াও, বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ পদক্ষেপটি নিজেই পরিপূরক বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করতে পারে, যেমন প্রান্ত অভিযোজন এবং প্রান্ত সনাক্তকরণে গ্রেডিয়েন্ট মাত্রা এবং ব্লব সনাক্তকরণে ব্লবের মেরুকরণ এবং শক্তি। নিম্ন-স্তরের প্রান্ত সনাক্তকরণ কর্নার সনাক্তকরণ ব্লব সনাক্তকরণ রিজ সনাক্তকরণ স্কেল-ইনভ্যারিয়েন্ট বৈশিষ্ট্য বক্রতা প্রান্তের দিক পরিবর্তন করে, তীব্রতা পরিবর্তন করে, স্ব-সম্পর্ক স্থাপন করে। চিত্রের গতি সনাক্তকরণ। এলাকা ভিত্তিক, ডিফারেনশিয়াল পদ্ধতি। অপটিক্যাল প্রবাহ। আকৃতি ভিত্তিক থ্রেসহোল্ডিং ব্লব এক্সট্রাকশন টেমপ্লেট ম্যাচিং হফ ট্রান্সফর্ম লাইন সার্কেল/উপবৃত্তাকার নির্বিচারে আকার (সাধারণীকৃত হফ ট্রান্সফর্ম) যে কোনও প্যারামিটারযোগ্য বৈশিষ্ট্যের সাথে কাজ করে (ক্লাস ভেরিয়েবল, ক্লাস্টার সনাক্তকরণ ইত্যাদি) সাধারণীকৃত হফ ট্রান্সফর্ম নমনীয় পদ্ধতি বিকৃত, প্যারামিটারাইজড আকার সক্রিয় কনট্যুর (সাপ) উপস্থাপনা একটি নির্দিষ্ট চিত্র বৈশিষ্ট্য, যা চিত্র ডেটাতে একটি নির্দিষ্ট কাঠামোর পরিপ্রেক্ষিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়, প্রায়শই বিভিন্ন উপায়ে উপস্থাপন করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি চিত্র বিন্দুতে একটি প্রান্তকে বুলিয়ান পরিবর্তনশীল হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে যা সেই বিন্দুতে একটি প্রান্ত উপস্থিত রয়েছে কিনা তা বর্ণনা করে। বিকল্পভাবে, আমরা পরিবর্তে এমন একটি উপস্থাপনা ব্যবহার করতে পারি যা প্রান্তের অস্তিত্বের বুলিয়ান বিবৃতির পরিবর্তে একটি নিশ্চিত পরিমাপ প্রদান করে এবং এটিকে প্রান্তের অভিযোজন সম্পর্কে তথ্যের সাথে একত্রিত করে। একইভাবে, একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের রঙকে গড় রঙ (তিনটি স্কেলার) বা একটি কালার হিস্টোগ্রাম (তিনটি ফাংশন)-এর পরিপ্রেক্ষিতে উপস্থাপন করা যেতে পারে। যখন একটি কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম বা কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম ডিজাইন করা হয় তখন বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনের পছন্দ একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা হতে পারে। কিছু ক্ষেত্রে, সমস্যা সমাধানের জন্য কোনও বৈশিষ্ট্যের বর্ণনায় উচ্চতর স্তরের বিশদ বিবরণের প্রয়োজন হতে পারে, তবে এটি আরও ডেটা এবং আরও চাহিদাপূর্ণ প্রক্রিয়াকরণের সাথে মোকাবিলা করার ব্যয়ে আসে। নীচে, একটি উপযুক্ত উপস্থাপনা বেছে নেওয়ার জন্য প্রাসঙ্গিক কিছু বিষয় নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। এই আলোচনায়, একটি বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনের একটি উদাহরণকে a, বা কেবল বর্ণনাকারী হিসাবে উল্লেখ করা হয়। নিশ্চিততা বা আত্মবিশ্বাস চিত্রের বৈশিষ্ট্যের দুটি উদাহরণ হল একটি চিত্রের ক্রমে স্থানীয় প্রান্ত অভিমুখীকরণ এবং স্থানীয় বেগ। অভিযোজনের ক্ষেত্রে, এই বৈশিষ্ট্যটির মান কমবেশি অনির্ধারিত হতে পারে যদি সংশ্লিষ্ট পাড়ায় একাধিক প্রান্ত উপস্থিত থাকে। স্থানীয় বেগ অনির্ধারিত হয় যদি সংশ্লিষ্ট চিত্র অঞ্চলে কোনও স্থানিক বৈচিত্র্য না থাকে। এই পর্যবেক্ষণের ফলস্বরূপ, একটি বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনা ব্যবহার করা প্রাসঙ্গিক হতে পারে যার মধ্যে বৈশিষ্ট্যের মান সম্পর্কে বিবৃতি সম্পর্কিত নিশ্চয়তা বা আত্মবিশ্বাসের একটি পরিমাপ অন্তর্ভুক্ত থাকে। অন্যথায়, এটি একটি সাধারণ পরিস্থিতি যে একই বর্ণনাকারীকে কম নিশ্চিততার বৈশিষ্ট্য মান এবং শূন্যের কাছাকাছি বৈশিষ্ট্য মানগুলি উপস্থাপন করতে ব্যবহার করা হয়, যার ফলে এই বর্ণনাকারীর ব্যাখ্যায় অস্পষ্টতা দেখা যায়। আবেদনের উপর নির্ভর করে, এই ধরনের অস্পষ্টতা গ্রহণযোগ্য হতে পারে বা নাও হতে পারে। বিশেষত, যদি পরবর্তী প্রক্রিয়াকরণে একটি বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্র ব্যবহার করা হয়, তবে এমন একটি বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনা নিয়োগ করা ভাল ধারণা হতে পারে যার মধ্যে নিশ্চয়তা বা আত্মবিশ্বাস সম্পর্কে তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে। এটি একটি নতুন বৈশিষ্ট্য বর্ণনাকারীকে বিভিন্ন বর্ণনাকারী থেকে গণনা করতে সক্ষম করে, উদাহরণস্বরূপ একই চিত্র বিন্দুতে কিন্তু বিভিন্ন স্কেলে, বা ভিন্ন কিন্তু প্রতিবেশী বিন্দু থেকে, একটি ওজনযুক্ত গড়ের পরিপ্রেক্ষিতে যেখানে ওজনগুলি সংশ্লিষ্ট নিশ্চিততা থেকে প্রাপ্ত হয়। সহজতম ক্ষেত্রে, সংশ্লিষ্ট গণনাটি বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্রের লো-পাস ফিল্টারিং হিসাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। ফলস্বরূপ বৈশিষ্ট্য চিত্রটি, সাধারণভাবে, গোলমালের জন্য আরও স্থিতিশীল হবে। গড়যোগ্যতা প্রতিনিধিত্বে অন্তর্ভুক্ত নিশ্চিত পরিমাপ ছাড়াও, সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্যের মানগুলির উপস্থাপনা নিজেই একটি গড় ক্রিয়াকলাপের জন্য উপযুক্ত হতে পারে বা নাও হতে পারে। বেশিরভাগ বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনা অনুশীলনে গড় করা যেতে পারে, তবে শুধুমাত্র নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে ফলাফল বর্ণনাকারীকে একটি বৈশিষ্ট্য মানের পরিপ্রেক্ষিতে সঠিক ব্যাখ্যা দেওয়া যেতে পারে। এই ধরনের উপস্থাপনাকে গড় হিসাবে উল্লেখ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি প্রান্তের অভিযোজন একটি কোণের পরিপ্রেক্ষিতে প্রতিনিধিত্ব করা হয়, তবে এই উপস্থাপনাটির অবশ্যই একটি বিচ্ছিন্নতা থাকতে হবে যেখানে কোণটি তার সর্বোচ্চ মান থেকে তার ন্যূনতম মান পর্যন্ত আবৃত থাকে। ফলস্বরূপ, এটি ঘটতে পারে যে দুটি অনুরূপ অভিমুখ কোণ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় যার একটি গড় রয়েছে যা মূল কোণগুলির কোনওটির কাছাকাছি থাকে না এবং তাই, এই উপস্থাপনাটি গড়যোগ্য নয়। প্রান্ত অভিমুখীকরণের অন্যান্য উপস্থাপনা রয়েছে, যেমন কাঠামো টেনসর, যা গড়যোগ্য। আরেকটি উদাহরণ গতির সাথে সম্পর্কিত, যেখানে কিছু ক্ষেত্রে শুধুমাত্র কিছু প্রান্তের তুলনায় স্বাভাবিক বেগ বের করা যায়। যদি এই ধরনের দুটি বৈশিষ্ট্য বের করা হয় এবং সেগুলি একই প্রকৃত বেগকে বোঝায় বলে ধরে নেওয়া যায়, তবে এই বেগকে স্বাভাবিক বেগ ভেক্টরের গড় হিসাবে দেওয়া হয় না। অতএব, স্বাভাবিক বেগ ভেক্টরগুলি গড়যোগ্য নয়। পরিবর্তে, ম্যাট্রিক্স বা টেনসর ব্যবহার করে গতির অন্যান্য উপস্থাপনা রয়েছে, যা স্বাভাবিক বেগ বর্ণনাকারীদের গড় ক্রিয়াকলাপের পরিপ্রেক্ষিতে প্রকৃত বেগ দেয়। প্রতিটি ছবিতে সনাক্ত করা মিলযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি একাধিক চিত্র জুড়ে মিলানো যেতে পারে যাতে সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন সংশ্লিষ্ট পয়েন্টগুলি প্রতিষ্ঠিত করা যায়। অ্যালগরিদমটি রেফারেন্স চিত্র এবং লক্ষ্য চিত্রের মধ্যে পয়েন্ট চিঠিপত্রের তুলনা এবং বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে তৈরি। যদি বিশৃঙ্খল দৃশ্যের কোনও অংশ প্রান্তিকের চেয়ে বেশি যোগাযোগ ভাগ করে নেয়, তবে বিশৃঙ্খল দৃশ্যের চিত্রের সেই অংশটি লক্ষ্যবস্তু করা হয় এবং সেখানে রেফারেন্স অবজেক্ট অন্তর্ভুক্ত করা হয় বলে মনে করা হয়। আরও দেখুন কম্পিউটার ভিশন অটোমেটিক ইমেজ অ্যানোটেশন ফিচার লার্নিং ফিচার সিলেকশন ফোরগ্রাউন্ড ডিটেকশন ভেক্টরাইজেশন (ইমেজ ট্রেসিং) রেফারেন্স আরও পড়া (স্কেল-স্পেস অপারেশনের উপর ভিত্তি করে তৈরি বেশ কয়েকটি ফিচার ডিটেক্টরের সারসংক্ষেপ এবং পর্যালোচনা)