Geometric feature learning
ભૌમિતિક લક્ષણ શિક્ષણ એ દ્રશ્ય કાર્યોને ઉકેલવા માટે મશીન લર્નિંગ અને કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિને જોડતી એક તકનીક છે. આ પદ્ધતિનો મુખ્ય ધ્યેય છબીઓમાંથી ભૌમિતિક સુવિધાઓ એકત્રિત કરીને અને કાર્યક્ષમ મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને તેમને શીખીને ઑબ્જેક્ટનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે ભૌમિતિક સ્વરૂપની પ્રતિનિધિ સુવિધાઓનો સમૂહ શોધવાનો છે. મનુષ્યો દ્રશ્ય કાર્યો હલ કરે છે અને તેઓ જે જુએ છે તેમાંથી સમજશક્તિ માહિતી કાઢીને પર્યાવરણને ઝડપી પ્રતિસાદ આપી શકે છે. સંશોધકો કોમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે વસ્તુઓને ઓળખવાની મનુષ્યની ક્ષમતાનું અનુકરણ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એમ. માતા એટ અલ. (2002) અવરોધો ટાળવા માટે મોબાઇલ રોબોટ નેવિગેશન કાર્યોમાં સુવિધા શીખવાની તકનીકો લાગુ કરી. તેઓએ લક્ષણો શીખવા અને પદાર્થો (આકૃતિઓ) ને ઓળખવા માટે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કર્યો. ભૌમિતિક લક્ષણ શીખવાની પદ્ધતિઓ માત્ર ઓળખની સમસ્યાઓને જ હલ કરી શકતી નથી પરંતુ ક્રમિક ઇનપુટ સંવેદનાત્મક છબીઓના સમૂહનું વિશ્લેષણ કરીને અનુગામી ક્રિયાઓની આગાહી પણ કરી શકે છે, સામાન્ય રીતે છબીઓની કેટલીક નિષ્કર્ષણ સુવિધાઓ. શિક્ષણ દ્વારા, આગામી ક્રિયાની કેટલીક પૂર્વધારણાઓ આપવામાં આવે છે અને દરેક પૂર્વધારણાની સંભાવના અનુસાર સૌથી સંભવિત ક્રિયા આપવામાં આવે છે. આ તકનીકનો ઉપયોગ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સના ક્ષેત્રમાં વ્યાપકપણે થાય છે. પરિચય ભૌમિતિક લક્ષણ શીખવાની પદ્ધતિઓ છબીઓમાંથી વિશિષ્ટ ભૌમિતિક લાક્ષણિકતાઓ કાઢે છે. ભૌમિતિક લાક્ષણિકતાઓ એ બિંદુઓ, રેખાઓ, વળાંક અથવા સપાટીઓ જેવા ભૌમિતિક તત્વોના સમૂહ દ્વારા બનાવવામાં આવેલી વસ્તુઓની લાક્ષણિકતાઓ છે. આ સુવિધાઓ ખૂણેની સુવિધાઓ, ધારની સુવિધાઓ, બ્લોબ્સ, પર્વતમાળાઓ, મુખ્ય બિંદુઓની છબીની રચના વગેરે હોઈ શકે છે, જે સુવિધા શોધવાની પદ્ધતિઓ દ્વારા શોધી શકાય છે. ભૌમિતિક લાક્ષણિકતાઓ આદિમ લાક્ષણિકતાઓ ખૂણાઓઃ ખૂણાઓ એ વસ્તુઓનું ખૂબ જ સરળ પરંતુ નોંધપાત્ર લક્ષણ છે. ખાસ કરીને, જટિલ પદાર્થોમાં સામાન્ય રીતે એકબીજા સાથે વિવિધ ખૂણાના લક્ષણો હોય છે. ખૂણાની શોધ દ્વારા પદાર્થના ખૂણાઓ કાઢી શકાય છે. ચો અને ડનએ બે સીધી રેખાના ભાગો વચ્ચેના અંતર અને ખૂણા દ્વારા ખૂણાને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે એક અલગ રીતનો ઉપયોગ કર્યો હતો. લાક્ષણિકતાઓને વિવિધ ઘટકોની પરિમાણિત રચના તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવાની આ એક નવી રીત છે. ધારઃ ધાર એ છબીની એક-પરિમાણીય રચના લાક્ષણિકતાઓ છે. તેઓ વિવિધ છબી પ્રદેશોની સીમાને રજૂ કરે છે. ધાર શોધવાની તકનીકનો ઉપયોગ કરીને ધાર શોધીને પદાર્થની રૂપરેખા સરળતાથી શોધી શકાય છે. બ્લોબઃ બ્લોબ છબીઓના પ્રદેશોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જેને બ્લોબ ડિટેક્શન પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને શોધી શકાય છે. પર્વતમાળાઓઃ વ્યવહારુ દ્રષ્ટિકોણથી, પર્વતમાળાને એક-પરિમાણીય વળાંક તરીકે વિચારી શકાય છે જે સમપ્રમાણતાના અક્ષને રજૂ કરે છે. રીજ ડિટેક્શન મેથડ-જુઓ રીજ ડિટેક્શન મુખ્ય બિંદુઓ-જુઓ કાદિર-બ્રેડી સેલિયન્સી ડિટેક્ટર ઇમેજ ટેક્સચર કમ્પાઉન્ડ ફીચર્સ ભૌમિતિક રચના ભૌમિતિક ઘટક સુવિધા એ ઘણી આદિમ સુવિધાઓનું સંયોજન છે અને તેમાં હંમેશા ધાર, ખૂણા અથવા બ્લોબ્સ જેવી 2 થી વધુ આદિમ સુવિધાઓ હોય છે. સ્થાન x પર ભૌમિતિક લક્ષણ વેક્ટરને બહાર કાઢવાની ગણતરી સંદર્ભ બિંદુ અનુસાર કરી શકાય છે, જે નીચે દર્શાવેલ છેઃ x એટલે લક્ષણોનું સ્થાન, એટલે દિશા, એટલે આંતરિક માપ. બુલિયન કમ્પોઝિશન બુલિયન સંયોજન લક્ષણમાં બે પેટા-લક્ષણો હોય છે જે આદિમ લક્ષણો અથવા સંયોજન લક્ષણો હોઈ શકે છે. બૂલિયન લક્ષણો બે પ્રકારના હોય છેઃ સંયુગ્મ લક્ષણ જેનું મૂલ્ય બે પેટા-લક્ષણોનું ગુણાકાર હોય છે અને વિચ્છેદિત લક્ષણ જેનું મૂલ્ય બે પેટા-લક્ષણોનું મહત્તમ મૂલ્ય હોય છે. ફીચર સ્પેસ ફીચર સ્પેસને સૌપ્રથમ સેજેન દ્વારા કમ્પ્યુટર વિઝન એરિયામાં ધ્યાનમાં લેવામાં આવી હતી. તેમણે સ્થાનિક વિશેષતાઓના ભૌમિતિક સંબંધોનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે બહુસ્તરીય આલેખનો ઉપયોગ કર્યો હતો. લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ ઘણા લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ છે જે છબીમાં પદાર્થોની વિશિષ્ટ લાક્ષણિકતાઓ શોધવાનું શીખવા માટે લાગુ કરી શકાય છે. શિક્ષણ વૃદ્ધિશીલ હોઈ શકે છે, જેનો અર્થ છે કે ઑબ્જેક્ટ વર્ગો કોઈપણ સમયે ઉમેરી શકાય છે. ભૌમિતિક લક્ષણ નિષ્કર્ષણ પદ્ધતિઓ કોર્નર ફિટિંગ એજ ડિટેક્શન વૈશ્વિક માળખું નિષ્કર્ષણ લક્ષણ હિસ્ટોગ્રામ લાઇન ડિટેક્શન કનેક્ટેડ-કમ્પોનન્ટ લેબલિંગ ઇમેજ ટેક્સચર મોશન એસ્ટિમેશન ફીચર લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ 1.Acquire એક નવી તાલીમ છબી "I". ઓળખ અલ્ગોરિધમ માટે 2.According, પરિણામનું મૂલ્યાંકન કરો. જો પરિણામ સાચું હોય, તો નવા ઓબ્જેક્ટ વર્ગો ઓળખાય છે. માન્યતા અલ્ગોરિધમ માન્યતા અલ્ગોરિધમનો મુખ્ય મુદ્દો તમામ વર્ગોના તમામ લક્ષણોમાં સૌથી વિશિષ્ટ લક્ષણો શોધવાનો છે. તેથી સુવિધાને મહત્તમ બનાવવા માટે નીચેના સમીકરણનો ઉપયોગ છબીઓમાં સુવિધાનું મૂલ્ય માપો, અને, અને સુવિધાને સ્થાનિક બનાવોઃ જ્યાં મૂલ્યાંકન તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે લક્ષણોને ઓળખ્યા પછી, વર્ગોને ઓળખી શકાય છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે પરિણામોનું મૂલ્યાંકન કરવું જોઈએ, માન્યતા પરિણામોની પાંચ મૂલ્યાંકન શ્રેણીઓ છેઃ સાચું, ખોટું, અસ્પષ્ટ, મૂંઝવણભર્યું અને અજ્ઞાની. જ્યારે મૂલ્યાંકન સાચું હોય, ત્યારે નવી તાલીમ છબી ઉમેરો અને તેને તાલીમ આપો. જો ઓળખ નિષ્ફળ જાય, તો ફીચર નોડ્સે તેમની વિશિષ્ટ શક્તિને મહત્તમ કરવી જોઈએ જે કોલ્મોગોરોવ-સ્મિર્નો અંતર (કેએસડી) દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. 3.Feature લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ એક સુવિધાને ઓળખી લીધા પછી, તેને ચકાસવા માટે ફીચર લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને, છબીને ઓળખવા માટે બાયેસિયન નેટવર્ક પર લાગુ કરવું જોઈએ. ફીચર લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો મુખ્ય હેતુ નમૂના છબીમાંથી નવી સુવિધા શોધવાનો છે કે કેમ તે ચકાસવા માટે કે વર્ગો ઓળખાય છે કે નહીં. બે કિસ્સાઓ ધ્યાનમાં લેવા જોઈએઃ નમૂનાની છબીમાંથી અનુક્રમે સાચા વર્ગ અને ખોટા વર્ગની નવી સુવિધા માટે શોધ કરવી. જો સાચા વર્ગનું નવું લક્ષણ શોધી કાઢવામાં આવે અને ખોટા વર્ગને ઓળખવામાં ન આવે, તો વર્ગને ઓળખવામાં આવે છે અને અલ્ગોરિધમ સમાપ્ત થવું જોઈએ. જો સાચા વર્ગનું લક્ષણ શોધાયું ન હોય અને નમૂનાની છબીમાં ખોટા વર્ગનું લક્ષણ શોધાયું હોય, તો ખોટા વર્ગને ઓળખવાથી અટકાવવો જોઈએ અને સુવિધાને બાયેસિયન નેટવર્કમાંથી દૂર કરવી જોઈએ. પરીક્ષણ પ્રક્રિયા પી. એ. સી. મોડેલ આધારિત ફીચર લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ લર્નિંગ ફ્રેમવર્કને સાકાર કરવા માટે બાયેસિયન નેટવર્કનો ઉપયોગ આ મોડેલ પર આધારિત વિતરણ-મુક્ત શિક્ષણ સિદ્ધાંત વિકસાવીને કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે ડી. રોથ (2002) દ્વારા કદાચ લગભગ સાચું (પી. એ. સી.) મોડેલ લાગુ કરવામાં આવ્યું હતું. આ સિદ્ધાંત લક્ષણ-કાર્યક્ષમ શિક્ષણ અભિગમના વિકાસ પર ભારે આધાર રાખે છે. આ અલ્ગોરિધમનો ધ્યેય છબીમાં કેટલીક ભૌમિતિક લાક્ષણિકતાઓ દ્વારા રજૂ થયેલ વસ્તુને શીખવાનો છે. ઇનપુટ એક ફીચર વેક્ટર છે અને આઉટપુટ 1 છે જેનો અર્થ છે કે ઑબ્જેક્ટને સફળતાપૂર્વક શોધી કાઢો અથવા અન્યથા 0. આ શીખવાના અભિગમનો મુખ્ય મુદ્દો પ્રતિનિધિ તત્વોને એકત્રિત કરવાનો છે જે કાર્ય દ્વારા ઓબ્જેક્ટનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે અને ઉચ્ચ સંભાવના સાથે પ્રતિનિધિત્વ શોધવા માટે છબીમાંથી ઓબ્જેક્ટને ઓળખીને પરીક્ષણ કરે છે. લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉદ્દેશ એ આગાહી કરવાનો છે કે શીખી લક્ષ્ય ખ્યાલ વર્ગનો છે કે કેમ, જ્યાં X એ ઉદાહરણ જગ્યા છે જેમાં પરિમાણો હોય છે અને પછી આગાહી સાચી છે કે કેમ તેનું પરીક્ષણ કરે છે. મૂલ્યાંકન માળખું વિશેષતાઓ શીખ્યા પછી, શિક્ષણ અલ્ગોરિધમ્સનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કેટલાક મૂલ્યાંકન અલ્ગોરિધમ્સ હોવા જોઈએ. ડી. રોથે બે લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ લાગુ કર્યાઃ 1.Sparse નેટવર્ક ઓફ વિન્નોઝ (SNoW) સિસ્ટમ SNoW-ટ્રેન પ્રારંભિક પગલુંઃ સુવિધાઓનો સમૂહ જે બધા માટે લક્ષ્ય t સાથે જોડાયેલો છે. જો સમૂહ T માં દરેક લક્ષ્ય પદાર્થ સક્રિય સુવિધાઓની સૂચિ સાથે સંબંધિત હોય, તો લક્ષ્ય માટે લિંક સુવિધા અને તે જ સમયે પ્રારંભિક વજન સેટ કરો. લક્ષ્યાંકોનું મૂલ્યાંકન કરો. લક્ષ્યાંકોની સરખામણી કરો, જ્યાં એક સ્થાન પરનું વજન i ને લક્ષ્ય t સાથે જોડે છે.\theta _ {t} એ લક્ષ્ય માટે થ્રેશોલ્ડ છે t નહીં. મૂલ્યાંકનના પરિણામ અનુસાર વજનને અપડેટ કરો. બે કિસ્સાઓ છેઃ નકારાત્મક ઉદાહરણ પર અનુમાનિત હકારાત્મક (અને લક્ષ્યો સક્રિય લક્ષણોની સૂચિમાં નથી) અને સકારાત્મક ઉદાહરણ પર અનુમાનિત નકારાત્મક (અને લક્ષ્યો સક્રિય લક્ષણોની સૂચિમાં છે). એસ. એન. ઓ. ડબલ્યુ.-મૂલ્યાંકન ઉપર રજૂ કરેલા સમાન કાર્યનો ઉપયોગ કરીને દરેક લક્ષ્યનું મૂલ્યાંકન કરો આગાહીઃ પ્રબળ સક્રિય લક્ષ્ય નોડ પસંદ કરવાનો નિર્ણય લો. 2. સહાયક વેક્ટર મશીનો SVM નો મુખ્ય હેતુ નમૂનાઓના સમૂહને અલગ કરવા માટે હાયપરપ્લેન શોધવાનો છે જ્યાં એક ઇનપુટ વેક્ટર છે જે સુવિધાઓની પસંદગી છે અને તેનું લેબલ છે. હાયપરપ્લેનનું નીચેનું સ્વરૂપ છેઃ એક કર્નલ કાર્ય છે બંને અલ્ગોરિધમ્સ રેખીય કાર્ય શોધીને તાલીમ ડેટાને અલગ કરે છે. એપ્લિકેશન્સ ટોપોલોજિકલ નેવિગેશન માટે શીખવાની સીમાચિહ્નો માનવ દ્રષ્ટિ વર્તણૂકની ઓબ્જેક્ટ પ્રક્રિયાને શોધવાનું અનુકરણ સ્વ-જનરેટેડ ક્રિયા શીખવું વાહન ટ્રેકિંગ સંદર્ભો સુવિધા શોધ (કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ) કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિની એપ્લિકેશન્સ