Contextual image classification
સંદર્ભિત છબી વર્ગીકરણ, કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિમાં પેટર્ન ઓળખનો વિષય, છબીઓમાં સંદર્ભિત માહિતીના આધારે વર્ગીકરણનો અભિગમ છે. "સંદર્ભિત" નો અર્થ એ છે કે આ અભિગમ નજીકના પિક્સેલ્સના સંબંધ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જેને પડોશી પણ કહેવામાં આવે છે. આ અભિગમનો ધ્યેય સંદર્ભિત માહિતીનો ઉપયોગ કરીને છબીઓનું વર્ગીકરણ કરવાનો છે. પરિચય પ્રક્રિયા ભાષાની જેમ જ, જ્યાં સુધી સંદર્ભ આપવામાં ન આવે ત્યાં સુધી એક જ શબ્દના બહુવિધ અર્થો હોઈ શકે છે, અને વાક્યોની અંદરની પેટર્ન એ એકમાત્ર માહિતીપ્રદ વિભાગો છે જેની આપણે કાળજી રાખીએ છીએ. છબીઓ માટે, સિદ્ધાંત સમાન છે. દાખલાઓ શોધો અને તેમને યોગ્ય અર્થો સાથે સાંકળો. નીચે દર્શાવેલ છબીની જેમ, જો છબીનો માત્ર એક નાનો ભાગ બતાવવામાં આવે, તો તે છબી શું છે તે કહેવું ખૂબ જ મુશ્કેલ છે. છબીનો બીજો ભાગ પણ અજમાવી જુઓ, છબીનું વર્ગીકરણ કરવું હજુ પણ મુશ્કેલ છે. જો કે, જો આપણે છબીના સંદર્ભમાં વધારો કરીએ, તો તેને ઓળખવું વધુ અર્થપૂર્ણ બને છે. જેમ કે સંપૂર્ણ છબીઓ નીચે બતાવે છે, લગભગ દરેક વ્યક્તિ તેને સરળતાથી વર્ગીકૃત કરી શકે છે. વિભાજનની પ્રક્રિયા દરમિયાન, જે પદ્ધતિઓ સંદર્ભિત માહિતીનો ઉપયોગ કરતી નથી તે ઘોંઘાટ અને વિવિધતા પ્રત્યે સંવેદનશીલ હોય છે, આમ વિભાજનના પરિણામમાં ઘણા બધા ખોટા વર્ગીકૃત પ્રદેશો હશે, અને ઘણીવાર આ પ્રદેશો નાના હોય છે (દા. ત., એક પિક્સેલ). અન્ય તકનીકોની તુલનામાં, આ અભિગમ ઘોંઘાટ માટે મજબૂત છે અને તેના માટે નોંધપાત્ર વિવિધતાઓ વિભાગોની સાતત્યતાને ધ્યાનમાં લે છે. આ અભિગમની કેટલીક પદ્ધતિઓ નીચે વર્ણવવામાં આવશે. એપ્લિકેશન્સ લેબલ કરેલી છબીમાં પ્રક્રિયા પછીના ફિલ્ટર તરીકે કામ કરે છે આ અભિગમ ઘોંઘાટને કારણે નાના પ્રદેશો સામે ખૂબ અસરકારક છે. અને આ નાના પ્રદેશો સામાન્ય રીતે થોડા પિક્સેલ્સ અથવા એક પિક્સેલ દ્વારા રચાય છે. સૌથી સંભવિત લેબલ આ પ્રદેશોને સોંપવામાં આવ્યું છે. જો કે, આ પદ્ધતિની એક ખામી છે. નાના પ્રદેશો પણ ઘોંઘાટને બદલે સાચા પ્રદેશો દ્વારા બનાવી શકાય છે, અને આ કિસ્સામાં પદ્ધતિ ખરેખર વર્ગીકરણને વધુ ખરાબ બનાવી રહી છે. આ અભિગમ રિમોટ સેન્સિંગ એપ્લિકેશન્સમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે. પ્રક્રિયા પછીના વર્ગીકરણમાં સુધારો આ બે તબક્કાની વર્ગીકરણ પ્રક્રિયા છેઃ દરેક પિક્સેલ માટે, પિક્સેલને લેબલ કરો અને તેના માટે એક નવું ફીચર વેક્ટર બનાવો. નવા ફીચર વેક્ટરનો ઉપયોગ કરો અને અગાઉના તબક્કામાં પિક્સેલ્સને મર્જ કરવા માટે અંતિમ લેબલ સોંપવા માટે સંદર્ભિત માહિતીને જોડો સિંગલ પિક્સેલ્સનો ઉપયોગ કરવાને બદલે, પડોશી પિક્સેલ્સને સંદર્ભિત માહિતીથી લાભ થતા સજાતીય પ્રદેશોમાં મર્જ કરી શકાય છે. અને આ પ્રદેશોને વર્ગીકરણ માટે પ્રદાન કરો. પડોશમાંથી પિક્સેલ સુવિધા મેળવવી મૂળ વર્ણપટ માહિતીને પડોશી પિક્સેલ્સ દ્વારા વહન કરવામાં આવતી સંદર્ભિત માહિતી ઉમેરીને સમૃદ્ધ કરી શકાય છે, અથવા તો કેટલાક પ્રસંગોએ બદલી પણ શકાય છે. ટેક્ષ્ચર ઇમેજ રેકગ્નિશનમાં આ પ્રકારની પૂર્વ-પ્રક્રિયા પદ્ધતિઓનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે. લાક્ષણિક અભિગમોમાં સરેરાશ મૂલ્યો, ભિન્નતાઓ, રચના વર્ણન વગેરેનો સમાવેશ થાય છે. વર્ણપટ અને અવકાશી માહિતીનું સંયોજન વર્ગીકરણ પિક્સેલ્સને લેબલ સોંપવા માટે ગ્રે લેવલ અને પિક્સેલ પડોશી (સંદર્ભિત માહિતી) નો ઉપયોગ કરે છે. આવા કિસ્સામાં માહિતી એ વર્ણપટ અને અવકાશી માહિતીનું સંયોજન છે. બેયસ મિનિમમ એરર ક્લાસિફાયર દ્વારા સંચાલિત ઇમેજ ડેટાનું સંદર્ભિત વર્ગીકરણ બેયસ મિનિમમ એરર ક્લાસિફાયર (જેને નાઇવ બેયસ ક્લાસિફાયર તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે) પર આધારિત છે. પિક્સેલ રજૂ કરોઃ પિક્સેલને આ રીતે દર્શાવવામાં આવે છે. દરેક પિક્સેલનો પડોશ એક વેક્ટર છે અને તરીકે દર્શાવવામાં આવે છે. પડોશી વેક્ટરમાં મૂલ્યો તરીકે સૂચવવામાં આવે છે. દરેક પિક્સેલ વેક્ટર દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે પડોશમાં પિક્સેલનું લેબલ (વર્ગીકરણ) વેક્ટર તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે જે અહીં સોંપેલ વર્ગને સૂચવે છે. વેક્ટર પિક્સેલ વિના પડોશમાં લેબલ રજૂ કરે છે પડોશઃ પડોશનું કદ. કદની કોઈ મર્યાદા નથી, પરંતુ તે દરેક પિક્સેલ માટે પ્રમાણમાં નાનું માનવામાં આવે છે. પડોશીનું વાજબી કદ 4-જોડાણ અથવા 8-જોડાણનું હશે (લાલ તરીકે ચિહ્નિત થયેલ છે અને મધ્યમાં મૂકવામાં આવ્યું છે). ગણતરીઃ પિક્સેલ પર લઘુતમ ભૂલ વર્ગીકરણ લાગુ કરો, જો વર્ગ પિક્સેલ રજૂ કરવાની સંભાવના બધામાં સૌથી વધુ હોય, તો પછી તેના વર્ગ તરીકે સોંપો. સંદર્ભિત વર્ગીકરણ નિયમ નીચે વર્ણવેલ છે, તે તેના બદલે લક્ષણ વેક્ટરનો ઉપયોગ કરે છે. પશ્ચાદવર્તી સંભાવનાની ગણતરી કરવા માટે બેયસ સૂત્રનો ઉપયોગ કરો વેક્ટરની સંખ્યા છબીમાં પિક્સેલ્સની સંખ્યા જેટલી જ છે. વર્ગીકરણકર્તા દરેક પિક્સેલને અનુરૂપ વેક્ટરનો ઉપયોગ કરે છે, અને વેક્ટર પિક્સેલના પડોશમાંથી પેદા થાય છે. સંદર્ભિત છબી વર્ગીકરણના મૂળભૂત પગલાંઓઃ દરેક પિક્સેલ માટે ફીચર વેક્ટરની ગણતરી કરો. સંભાવના વિતરણના પરિમાણોની ગણતરી કરો અને પશ્ચાદવર્તી સંભાવનાઓ અને તમામ લેબલની ગણતરી કરો. છબી વર્ગીકરણનું પરિણામ મેળવો. અલ્ગોરિધમ્સ ટેમ્પ્લેટ મેચિંગ ટેમ્પ્લેટ મેચિંગ એ આ અભિગમના "બ્રુટ ફોર્સ" અમલીકરણ છે. ખ્યાલ એ છે કે પહેલા નમૂનાઓનો સમૂહ બનાવો, અને પછી છબીના નાના ભાગોને નમૂના સાથે મેળ ખાતા જુઓ. આ પદ્ધતિ ગણતરીની દૃષ્ટિએ ઉચ્ચ અને બિનકાર્યક્ષમ છે. તે સમગ્ર પ્રક્રિયા દરમિયાન સંપૂર્ણ નમૂનાઓની સૂચિ રાખે છે અને સંયોજનોની સંખ્યા અત્યંત વધારે છે. પિક્સેલ છબી માટે, મહત્તમ સંયોજનો હોઈ શકે છે, જે ઉચ્ચ ગણતરી તરફ દોરી જાય છે. આ પદ્ધતિ ટોપ ડાઉન પદ્ધતિ છે અને તેને ઘણીવાર ટેબલ લુક-અપ અથવા ડિક્શનરી લુક-અપ કહેવામાં આવે છે. નીચલા ક્રમની માર્કોવ સાંકળ માર્કોવ સાંકળને પેટર્ન ઓળખમાં પણ લાગુ કરી શકાય છે. છબીમાં પિક્સેલ્સને રેન્ડમ વેરિયેબલ્સના સમૂહ તરીકે ઓળખી શકાય છે, પછી પિક્સેલ્સ વચ્ચેનો સંબંધ શોધવા માટે નીચલા ક્રમની માર્કોવ સાંકળનો ઉપયોગ કરો. છબીને વર્ચ્યુઅલ રેખા તરીકે ગણવામાં આવે છે, અને પદ્ધતિ શરતી સંભાવનાનો ઉપયોગ કરે છે. હિલ્બર્ટ જગ્યા ભરવાના વળાંક હિલ્બર્ટ વળાંક સમગ્ર છબીમાં એક અનન્ય પેટર્નમાં ચાલે છે, તે દરેક પિક્સેલને બે વાર મુલાકાત લીધા વિના પસાર કરે છે અને સતત વળાંક રાખે છે. તે ઝડપી અને કાર્યક્ષમ છે. ઉપર ઉલ્લેખિત નીચલા ક્રમની માર્કોવ સાંકળ અને હિલ્બર્ટ જગ્યા ભરવાના વળાંકો છબીને રેખા માળખા તરીકે ગણાવે છે. માર્કોવ મેશ જોકે દ્વિ-પરિમાણીય માહિતીને ધ્યાનમાં લેશે. ડિપેન્ડન્સી ટ્રી ડિપેન્ડન્સી ટ્રી એ એક પદ્ધતિ છે જે ટ્રી ડિપેન્ડન્સીનો ઉપયોગ આશરે સંભાવના વિતરણ માટે કરે છે. સંદર્ભો બાહ્ય લિંક્સ એડવાન્સ્ડ વિઝન હોમપેજ પેટર્ન રેકગ્નિશન છબી વિશ્લેષણ અને સમજણમાં સંદર્ભનો ઉપયોગઃ સંદર્ભિત છબી વર્ગીકરણ કમ્પ્યુટર વિઝન કોમ્પ્યુટર વિઝન એપ્લિકેશન્સ ઓફ કમ્પ્યુટર વિઝન ઇમેજ પ્રોસેસિંગ