Feature (computer vision)
કોમ્પ્યુટર વિઝન અને ઇમેજ પ્રોસેસિંગમાં, સુવિધા એ છબીની સામગ્રી વિશેની માહિતીનો એક ભાગ છે; સામાન્ય રીતે છબીના ચોક્કસ પ્રદેશમાં ચોક્કસ ગુણધર્મો છે કે કેમ તે વિશે. લક્ષણો છબીમાં ચોક્કસ રચનાઓ હોઈ શકે છે જેમ કે બિંદુઓ, ધાર અથવા પદાર્થો. લાક્ષણિકતાઓ સામાન્ય પડોશી કામગીરી અથવા છબી પર લાગુ કરવામાં આવેલી સુવિધા શોધનું પરિણામ પણ હોઈ શકે છે. લાક્ષણિકતાઓના અન્ય ઉદાહરણો છબી ક્રમમાં ગતિ સાથે સંબંધિત છે, અથવા વિવિધ છબી પ્રદેશો વચ્ચેના વળાંક અથવા સીમાઓના સંદર્ભમાં વ્યાખ્યાયિત આકારો સાથે સંબંધિત છે. વધુ વ્યાપક રીતે એક લક્ષણ એ માહિતીનો કોઈપણ ભાગ છે જે ચોક્કસ એપ્લિકેશનથી સંબંધિત કોમ્પ્યુટેશનલ કાર્યને ઉકેલવા માટે સુસંગત છે. સામાન્ય રીતે મશીન લર્નિંગ અને પેટર્ન રેકગ્નિશનમાં આ સમાન અર્થ છે, જોકે ઇમેજ પ્રોસેસિંગમાં સુવિધાઓનો ખૂબ જ વ્યવહારદક્ષ સંગ્રહ છે. લક્ષણની વિભાવના ખૂબ જ સામાન્ય છે અને ચોક્કસ કમ્પ્યુટર વિઝન સિસ્ટમમાં સુવિધાઓની પસંદગી હાથ પરની ચોક્કસ સમસ્યા પર ખૂબ નિર્ભર હોઈ શકે છે. વ્યાખ્યા લક્ષણ શું છે તેની કોઈ સાર્વત્રિક અથવા ચોક્કસ વ્યાખ્યા નથી, અને ચોક્કસ વ્યાખ્યા ઘણીવાર સમસ્યા અથવા ઉપયોગના પ્રકાર પર આધારિત હોય છે. તેમ છતાં, એક સુવિધાને સામાન્ય રીતે છબીના "રસપ્રદ" ભાગ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, અને સુવિધાઓનો ઉપયોગ ઘણા કમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમ્સ માટે પ્રારંભિક બિંદુ તરીકે થાય છે. લાક્ષણિકતાઓનો ઉપયોગ અનુગામી અલ્ગોરિધમ્સ માટે પ્રારંભિક બિંદુ અને મુખ્ય આદિમ તરીકે થતો હોવાથી, એકંદર અલ્ગોરિધમ ઘણીવાર તેના લક્ષણ ડિટેક્ટર જેટલું જ સારું રહેશે. પરિણામે, ફીચર ડિટેક્ટર માટે ઇચ્છનીય ગુણધર્મ પુનરાવર્તનીયતા છેઃ એક જ દ્રશ્યની બે અથવા વધુ જુદી જુદી છબીઓમાં એક જ સુવિધા શોધવામાં આવશે કે નહીં. ફીચર ડિટેક્શન એ નિમ્ન-સ્તરની ઇમેજ પ્રોસેસિંગ કામગીરી છે. એટલે કે, તે સામાન્ય રીતે છબી પર પ્રથમ કામગીરી તરીકે કરવામાં આવે છે, અને તે પિક્સેલ પર કોઈ સુવિધા હાજર છે કે કેમ તે જોવા માટે દરેક પિક્સેલની તપાસ કરે છે. જો આ મોટા અલ્ગોરિધમનો ભાગ છે, તો પછી અલ્ગોરિધમ સામાન્ય રીતે ફક્ત સુવિધાઓના ક્ષેત્રમાં છબીની તપાસ કરશે. ફીચર ડિટેક્શન માટે બિલ્ટ-ઇન પૂર્વ-આવશ્યકતા તરીકે, ઇનપુટ ઈમેજ સામાન્ય રીતે સ્કેલ-સ્પેસ રજૂઆતમાં ગૌસીયન કર્નલ દ્વારા સ્મૂથ કરવામાં આવે છે અને એક અથવા ઘણી ફીચર ઈમેજોની ગણતરી કરવામાં આવે છે, જે ઘણીવાર સ્થાનિક ઈમેજ વ્યુત્પન્ન કામગીરીના સંદર્ભમાં વ્યક્ત કરવામાં આવે છે. પ્રસંગોપાત, જ્યારે ફીચર ડિટેક્શન કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે ખર્ચાળ હોય છે અને સમયની મર્યાદાઓ હોય છે, ત્યારે ફીચર ડિટેક્શન તબક્કાને માર્ગદર્શન આપવા માટે ઉચ્ચ સ્તરના અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, જેથી છબીના માત્ર અમુક ભાગોને જ ફીચર્સ માટે શોધવામાં આવે. ઘણા કમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમ્સ છે જે પ્રારંભિક પગલા તરીકે ફીચર ડિટેક્શનનો ઉપયોગ કરે છે, તેથી પરિણામે, ખૂબ મોટી સંખ્યામાં ફીચર ડિટેક્ટર્સ વિકસાવવામાં આવ્યા છે. આ શોધાયેલ લક્ષણોના પ્રકારો, કોમ્પ્યુટેશનલ જટિલતા અને પુનરાવર્તિતતામાં વ્યાપક રીતે બદલાય છે. જ્યારે કોઈ છબી પર લાગુ કરવામાં આવતી સ્થાનિક પડોશી કામગીરીની દ્રષ્ટિએ સુવિધાઓને વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જેને સામાન્ય રીતે સુવિધા નિષ્કર્ષણ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, ત્યારે કોઈ વ્યક્તિ સુવિધા શોધવાના અભિગમો વચ્ચે તફાવત કરી શકે છે જે સ્થાનિક નિર્ણયો લે છે કે આપેલ છબી બિંદુ પર આપેલ પ્રકારનું લક્ષણ છે કે નહીં, અને જેઓ પરિણામે બિન-દ્વિસંગી માહિતી ઉત્પન્ન કરે છે. જ્યારે પરિણામી શોધાયેલ લક્ષણો પ્રમાણમાં વિરલ હોય ત્યારે આ તફાવત સુસંગત બને છે. સ્થાનિક નિર્ણયો લેવામાં આવે છે તેમ છતાં, સુવિધા શોધવાના પગલામાંથી આઉટપુટ દ્વિસંગી છબી હોવું જરૂરી નથી. પરિણામ ઘણીવાર છબી બિંદુઓના (જોડાયેલા અથવા અસંબદ્ધ) કોઓર્ડિનેટ્સના સેટની દ્રષ્ટિએ રજૂ કરવામાં આવે છે જ્યાં સુવિધાઓ મળી આવી છે, કેટલીકવાર સબપિક્સેલ ચોકસાઈ સાથે. જ્યારે સુવિધા નિષ્કર્ષણ સ્થાનિક નિર્ણય લીધા વિના કરવામાં આવે છે, ત્યારે પરિણામને ઘણીવાર સુવિધા છબી તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. પરિણામે, ફીચર ઈમેજ એ અર્થમાં એક ઈમેજ તરીકે જોઈ શકાય છે કે તે મૂળ ઈમેજ જેવી જ અવકાશી (અથવા અસ્થાયી) ચલોનું કાર્ય છે, પરંતુ જ્યાં પિક્સેલ મૂલ્યો તીવ્રતા અથવા રંગને બદલે ઈમેજ સુવિધાઓ વિશે માહિતી ધરાવે છે. આનો અર્થ એ છે કે ફીચર ઈમેજ પર ઇમેજ સેન્સર દ્વારા પેદા થતી સામાન્ય ઈમેજ જેવી જ રીતે પ્રક્રિયા કરી શકાય છે. ફીચર ઈમેજોની ગણતરી ઘણીવાર ફીચર ડિટેક્શન માટે એલ્ગોરિધમ્સમાં સંકલિત પગલા તરીકે પણ કરવામાં આવે છે. સુવિધા વેક્ટર અને સુવિધા જગ્યાઓ કેટલીક એપ્લિકેશનોમાં, છબી ડેટામાંથી સંબંધિત માહિતી મેળવવા માટે માત્ર એક પ્રકારની સુવિધા કાઢવી પૂરતી નથી. તેના બદલે બે અથવા વધુ જુદી જુદી લાક્ષણિકતાઓ કાઢવામાં આવે છે, પરિણામે દરેક છબી બિંદુ પર બે અથવા વધુ લક્ષણ વર્ણનકર્તાઓ બને છે. એક સામાન્ય પ્રથા એ છે કે આ તમામ વર્ણનકારો દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલી માહિતીને એક જ વેક્ટરના ઘટકો તરીકે ગોઠવવી, જેને સામાન્ય રીતે ફીચર વેક્ટર તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. તમામ સંભવિત ફીચર વેક્ટરનો સમૂહ ફીચર સ્પેસ બનાવે છે. લક્ષણ વેક્ટરનું એક સામાન્ય ઉદાહરણ ત્યારે દેખાય છે જ્યારે દરેક છબી બિંદુને ચોક્કસ વર્ગના તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. ધારો કે દરેક છબી બિંદુ યોગ્ય સુવિધાઓના સમૂહ પર આધારિત અનુરૂપ સુવિધા વેક્ટર ધરાવે છે, જેનો અર્થ છે કે દરેક વર્ગ અનુરૂપ સુવિધા જગ્યામાં સારી રીતે અલગ છે, દરેક છબી બિંદુનું વર્ગીકરણ પ્રમાણભૂત વર્ગીકરણ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે. બીજું અને સંબંધિત ઉદાહરણ ત્યારે થાય છે જ્યારે ન્યુરલ નેટવર્ક-આધારિત પ્રક્રિયા છબીઓ પર લાગુ કરવામાં આવે છે. ન્યુરલ નેટવર્કને આપવામાં આવેલ ઇનપુટ ડેટા ઘણીવાર દરેક ઇમેજ પોઇન્ટમાંથી ફીચર વેક્ટરની દ્રષ્ટિએ આપવામાં આવે છે, જ્યાં વેક્ટર ઇમેજ ડેટામાંથી કાઢવામાં આવેલી વિવિધ સુવિધાઓથી બનાવવામાં આવે છે. શીખવાના તબક્કા દરમિયાન, નેટવર્ક પોતે શોધી શકે છે કે હાથમાં રહેલી સમસ્યાને ઉકેલવા માટે વિવિધ સુવિધાઓના કયા સંયોજનો ઉપયોગી છે. ધાર એ એવા બિંદુઓ છે જ્યાં બે છબી પ્રદેશો વચ્ચે સીમા (અથવા ધાર) હોય છે. સામાન્ય રીતે, ધાર લગભગ મનસ્વી આકારની હોઈ શકે છે, અને તેમાં જંકશનનો સમાવેશ થઈ શકે છે. વ્યવહારમાં, ધારને સામાન્ય રીતે છબીમાં બિંદુઓના સમૂહ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે મજબૂત ઢાળની તીવ્રતા ધરાવે છે. વધુમાં, કેટલાક સામાન્ય અલ્ગોરિધમ્સ પછી ધારનું વધુ સંપૂર્ણ વર્ણન રચવા માટે ઉચ્ચ ઢાળ બિંદુઓને એકસાથે સાંકળશે. આ અલ્ગોરિધમ્સ સામાન્ય રીતે ધારના ગુણધર્મો પર કેટલીક મર્યાદાઓ મૂકે છે, જેમ કે આકાર, સરળતા અને ઢાળ મૂલ્ય. સ્થાનિક રીતે, ધાર એક-પરિમાણીય માળખું ધરાવે છે. ખૂણાઓ/વ્યાજ બિંદુઓ શબ્દ ખૂણાઓ અને વ્યાજ બિંદુઓનો ઉપયોગ કંઈક અંશે એકબીજાના બદલે થાય છે અને છબીમાં બિંદુ જેવી સુવિધાઓનો સંદર્ભ આપે છે, જે સ્થાનિક દ્વિ-પરિમાણીય માળખું ધરાવે છે. "કોર્નર" નામ ત્યારથી ઊભું થયું કારણ કે પ્રારંભિક અલ્ગોરિધમ્સે પ્રથમ ધાર શોધ કરી હતી, અને પછી દિશામાં (ખૂણાઓ) ઝડપી ફેરફારો શોધવા માટે કિનારીઓનું વિશ્લેષણ કર્યું હતું. આ અલ્ગોરિધમ્સ પછી વિકસાવવામાં આવ્યા હતા જેથી સ્પષ્ટ ધાર શોધવાની હવે જરૂર ન રહે, ઉદાહરણ તરીકે છબી ઢાળમાં ઉચ્ચ સ્તરના વળાંકની શોધ કરીને. તે પછી નોંધવામાં આવ્યું હતું કે છબીના એવા ભાગો પર કહેવાતા ખૂણાઓ પણ શોધી કાઢવામાં આવ્યા હતા જે પરંપરાગત અર્થમાં ખૂણા ન હતા (દાખલા તરીકે શ્યામ પૃષ્ઠભૂમિ પર એક નાનું તેજસ્વી સ્થળ શોધી શકાય છે). આ બિંદુઓને વારંવાર વ્યાજ બિંદુઓ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, પરંતુ પરંપરા દ્વારા "ખૂણો" શબ્દનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. બ્લોબ્સ/રસના બિંદુઓના પ્રદેશો બ્લોબ્સ વધુ બિંદુ જેવા ખૂણાઓના વિરોધમાં પ્રદેશોની દ્રષ્ટિએ છબી માળખાનું પૂરક વર્ણન પ્રદાન કરે છે. તેમ છતાં, બ્લોબ ડિસ્ક્રિપ્ટર્સમાં ઘણીવાર પસંદગીનું બિંદુ (ઓપરેટર પ્રતિસાદનું સ્થાનિક મહત્તમ અથવા ગુરુત્વાકર્ષણનું કેન્દ્ર) હોઈ શકે છે, જેનો અર્થ છે કે ઘણા બ્લોબ ડિટેક્ટર્સને વ્યાજ બિંદુ સંચાલકો તરીકે પણ ગણવામાં આવે છે. બ્લોબ ડિટેક્ટર્સ છબીમાં એવા વિસ્તારોને શોધી શકે છે જે કોર્નર ડિટેક્ટર દ્વારા શોધી શકાય તેટલા સરળ હોય છે. છબીને સંકોચો અને પછી ખૂણાની શોધ કરવાનું વિચારો. ડિટેક્ટર એવા બિંદુઓને પ્રતિસાદ આપશે જે સંકોચાયેલી છબીમાં તીક્ષ્ણ હોય છે, પરંતુ મૂળ છબીમાં સરળ હોઈ શકે છે. તે આ તબક્કે છે કે કોર્નર ડિટેક્ટર અને બ્લોબ ડિટેક્ટર વચ્ચેનો તફાવત કંઈક અંશે અસ્પષ્ટ બની જાય છે. મોટા પ્રમાણમાં, સ્કેલની યોગ્ય કલ્પનાનો સમાવેશ કરીને આ તફાવતને દૂર કરી શકાય છે. તેમ છતાં, વિવિધ સ્કેલ પર વિવિધ પ્રકારની છબી રચનાઓ માટે તેમના પ્રતિભાવ ગુણધર્મોને કારણે, એલ. ઓ. જી. અને ડી. ઓ. એચ. બ્લોબ ડિટેક્ટર્સનો પણ કોર્નર ડિટેક્શન પરના લેખમાં ઉલ્લેખ કરવામાં આવ્યો છે. પર્વતમાળાઓ વિસ્તરેલી વસ્તુઓ માટે, પર્વતમાળાની કલ્પના એ એક કુદરતી સાધન છે. ગ્રે-લેવલની છબીમાંથી ગણતરી કરાયેલ રીજ ડિસ્ક્રિપ્ટરને મધ્યસ્થ અક્ષના સામાન્યીકરણ તરીકે જોઈ શકાય છે. વ્યવહારુ દ્રષ્ટિકોણથી, પર્વતમાળાને એક-પરિમાણીય વળાંક તરીકે વિચારી શકાય છે જે સમપ્રમાણતાના અક્ષને રજૂ કરે છે, અને વધુમાં દરેક પર્વતમાળાના બિંદુ સાથે સંકળાયેલ સ્થાનિક પર્વતમાળાની પહોળાઈનું લક્ષણ ધરાવે છે. કમનસીબે, જો કે, ધાર-, ખૂણા-અથવા બ્લોબ સુવિધાઓ કરતાં ગ્રે-સ્તરની છબીઓના સામાન્ય વર્ગોમાંથી રીજ સુવિધાઓ કાઢવી એલ્ગોરિધમિક રીતે મુશ્કેલ છે. તેમ છતાં, રીજ ડિસ્ક્રિપ્ટર્સનો ઉપયોગ હવાઈ છબીઓમાં માર્ગ નિષ્કર્ષણ માટે અને તબીબી છબીઓમાં રક્ત વાહિનીઓ કાઢવા માટે વારંવાર થાય છે-જુઓ રીજ ડિટેક્શન. ડિટેક્શન ફીચર ડિટેક્શનમાં છબીની માહિતીના એબ્સ્ટ્રેક્શનની ગણતરી કરવાની અને દરેક છબી બિંદુ પર સ્થાનિક નિર્ણયો લેવાની પદ્ધતિઓનો સમાવેશ થાય છે, પછી ભલે તે સમયે આપેલ પ્રકારનું છબી લક્ષણ હોય કે નહીં. પરિણામી સુવિધાઓ ઇમેજ ડોમેનના સબસેટ્સ હશે, જે ઘણીવાર અલગ-અલગ બિંદુઓ, સતત વળાંક અથવા જોડાયેલા પ્રદેશોના સ્વરૂપમાં હશે. લાક્ષણિકતાઓનું નિષ્કર્ષણ કેટલીકવાર અનેક સ્કેલિંગ પર કરવામાં આવે છે. આમાંથી એક પદ્ધતિ સ્કેલ-ઇનવેરિયન્ટ ફીચર ટ્રાન્સફોર્મ (એસ. આઈ. એફ. ટી.) છે. એકવાર સુવિધાઓ શોધી કાઢ્યા પછી, સુવિધાને આસપાસ સ્થાનિક છબી પેચ કાઢી શકાય છે. આ નિષ્કર્ષણમાં નોંધપાત્ર માત્રામાં છબી પ્રક્રિયા સામેલ હોઈ શકે છે. પરિણામ ફીચર ડિસ્ક્રીપ્ટર અથવા ફીચર વેક્ટર તરીકે ઓળખાય છે. વર્ણન દર્શાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા અભિગમોમાં, એન-જેટ્સ અને સ્થાનિક હિસ્ટોગ્રામનો ઉલ્લેખ કરી શકાય છે (સ્થાનિક હિસ્ટોગ્રામ ડિસ્ક્રીપ્ટરના એક ઉદાહરણ માટે સ્કેલ-ઇનવેરિયન્ટ ફીચર ટ્રાન્સફોર્મ જુઓ). આવી વિશેષતા માહિતી ઉપરાંત, સુવિધા શોધવાનું પગલું પોતે પૂરક લક્ષણો પણ પ્રદાન કરી શકે છે, જેમ કે ધારની દિશા અને ધાર શોધમાં ઢાળની તીવ્રતા અને ધ્રુવીયતા અને બ્લોબ શોધમાં બ્લોબની તાકાત. લો-લેવલ એજ ડિટેક્શન કોર્નર ડિટેક્શન બ્લોબ ડિટેક્શન રિજ ડિટેક્શન સ્કેલ-ઇનવેરિયન્ટ સુવિધા વળાંક ધારની દિશાને પરિવર્તિત કરે છે, તીવ્રતા બદલે છે, ઓટોકોરેલેશન કરે છે. ઇમેજ મોશન મોશન ડિટેક્શન. ક્ષેત્ર આધારિત, વિભેદક અભિગમ. ઓપ્ટિકલ પ્રવાહ. આકાર આધારિત થ્રેશોલ્ડિંગ બ્લોબ નિષ્કર્ષણ ટેમ્પ્લેટ મેચિંગ હોફ ટ્રાન્સફોર્મ લાઇન્સ વર્તુળો/લંબગોળ આર્બિટ્રરી આકારો (સામાન્યીકૃત હોફ ટ્રાન્સફોર્મ) કોઈપણ પરિમાણક્ષમ સુવિધા (વર્ગ ચલ, ક્લસ્ટર ડિટેક્શન, વગેરે) સાથે કામ કરે છે સામાન્યીકૃત હોફ ટ્રાન્સફોર્મ લવચીક પદ્ધતિઓ વિકૃત, પરિમાણિત આકાર સક્રિય રૂપરેખા (સાપ) પ્રતિનિધિત્વ એક ચોક્કસ છબી સુવિધા, જે છબી ડેટામાં ચોક્કસ માળખાના સંદર્ભમાં વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, તેને ઘણીવાર વિવિધ રીતે રજૂ કરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, દરેક છબી બિંદુ પર ધારને બુલિયન ચલ તરીકે રજૂ કરી શકાય છે જે વર્ણવે છે કે તે બિંદુ પર ધાર હાજર છે કે કેમ. વૈકલ્પિક રીતે, આપણે તેના બદલે એવી રજૂઆતનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ જે ધારના અસ્તિત્વના બુલિયન નિવેદનને બદલે નિશ્ચિત માપ પ્રદાન કરે છે અને તેને ધારની દિશા વિશેની માહિતી સાથે જોડી શકીએ છીએ. તેવી જ રીતે, ચોક્કસ પ્રદેશનો રંગ સરેરાશ રંગ (ત્રણ સ્કેલર) અથવા રંગ હિસ્ટોગ્રામ (ત્રણ કાર્યો) ની દ્રષ્ટિએ રજૂ કરી શકાય છે. જ્યારે કોમ્પ્યુટર વિઝન સિસ્ટમ અથવા કોમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમ તૈયાર કરવામાં આવે છે ત્યારે ફીચર રિપ્રેઝન્ટેશનની પસંદગી એક મહત્વપૂર્ણ મુદ્દો બની શકે છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, સમસ્યાનું સમાધાન કરવા માટે સુવિધાના વર્ણનમાં ઉચ્ચ સ્તરની વિગત જરૂરી હોઈ શકે છે, પરંતુ આ વધુ ડેટા અને વધુ માગણી પ્રક્રિયા સાથે વ્યવહાર કરવાની કિંમત પર આવે છે. નીચે, યોગ્ય પ્રતિનિધિત્વ પસંદ કરવા માટે સંબંધિત કેટલાક પરિબળોની ચર્ચા કરવામાં આવી છે. આ ચર્ચામાં, લક્ષણ રજૂઆતના ઉદાહરણને a, અથવા ફક્ત વર્ણનકાર તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. નિશ્ચિતતા અથવા આત્મવિશ્વાસ છબી લાક્ષણિકતાઓના બે ઉદાહરણો છબી અનુક્રમમાં સ્થાનિક ધાર દિશા અને સ્થાનિક વેગ છે. ઓરિએન્ટેશનના કિસ્સામાં, જો અનુરૂપ પડોશમાં એક કરતાં વધુ ધાર હાજર હોય તો આ સુવિધાનું મૂલ્ય વધુ કે ઓછું અવ્યાખ્યાયિત હોઈ શકે છે. જો અનુરૂપ છબી ક્ષેત્રમાં કોઈ અવકાશી વિવિધતા ન હોય તો સ્થાનિક વેગ અવ્યાખ્યાયિત છે. આ અવલોકનના પરિણામે, લક્ષણ પ્રતિનિધિત્વનો ઉપયોગ કરવો સુસંગત હોઈ શકે છે જેમાં લક્ષણ મૂલ્ય વિશેના નિવેદન સાથે સંબંધિત નિશ્ચિતતા અથવા વિશ્વાસનો સમાવેશ થાય છે. નહિંતર, તે એક લાક્ષણિક પરિસ્થિતિ છે કે આ વર્ણનકર્તાના અર્થઘટનમાં પરિણામી અસ્પષ્ટતા સાથે, સમાન વર્ણનકર્તાનો ઉપયોગ ઓછી નિશ્ચિતતાના લક્ષણ મૂલ્યો અને શૂન્યની નજીકના લક્ષણ મૂલ્યોને રજૂ કરવા માટે થાય છે. અરજીના આધારે, આવી અસ્પષ્ટતા સ્વીકાર્ય હોઈ શકે છે અથવા ન પણ હોઈ શકે. ખાસ કરીને, જો પછીની પ્રક્રિયામાં દર્શાવેલી છબીનો ઉપયોગ કરવામાં આવશે, તો નિશ્ચિતતા અથવા આત્મવિશ્વાસ વિશેની માહિતી ધરાવતી લક્ષણ રજૂઆતનો ઉપયોગ કરવો એ સારો વિચાર હોઈ શકે છે. આ એક નવા ફીચર ડિસ્ક્રિપ્ટરને અનેક ડિસ્ક્રિપ્ટરમાંથી ગણતરી કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે, ઉદાહરણ તરીકે એક જ ઇમેજ પોઇન્ટ પર પરંતુ વિવિધ સ્કેલ પર અથવા વિવિધ પરંતુ પડોશી પોઇન્ટ પરથી ગણતરી કરવામાં આવે છે, ભારિત સરેરાશની દ્રષ્ટિએ જ્યાં વજન અનુરૂપ નિશ્ચિતતામાંથી મેળવવામાં આવે છે. સૌથી સરળ કિસ્સામાં, અનુરૂપ ગણતરીને દર્શાવેલી છબીના લો-પાસ ફિલ્ટરિંગ તરીકે લાગુ કરી શકાય છે. પરિણામી લક્ષણ છબી, સામાન્ય રીતે, ઘોંઘાટ માટે વધુ સ્થિર રહેશે. સરેરાશ પ્રતિનિધિત્વમાં નિશ્ચિતતાના પગલાંનો સમાવેશ કરવા ઉપરાંત, અનુરૂપ લક્ષણ મૂલ્યોની રજૂઆત પોતે સરેરાશ કામગીરી માટે યોગ્ય હોઈ શકે છે કે નહીં. મોટાભાગની લક્ષણ રજૂઆતો વ્યવહારમાં સરેરાશ કરી શકાય છે, પરંતુ માત્ર અમુક કિસ્સાઓમાં પરિણામી વર્ણનકર્તાને લક્ષણ મૂલ્યની દ્રષ્ટિએ સાચું અર્થઘટન આપી શકાય છે. આવી રજૂઆતોને સરેરાશ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો ધારની દિશા કોણની દ્રષ્ટિએ રજૂ કરવામાં આવે છે, તો આ રજૂઆતમાં વિસંગતતા હોવી આવશ્યક છે જ્યાં કોણ તેના મહત્તમ મૂલ્યથી તેના ન્યૂનતમ મૂલ્ય સુધી લપેટી લે છે. પરિણામે, એવું બની શકે છે કે બે સમાન દિશાઓ એવા ખૂણાઓ દ્વારા રજૂ થાય છે જેનો સરેરાશ મૂળ ખૂણાઓમાંથી કોઈ એકની નજીક નથી અને તેથી, આ રજૂઆત સરેરાશ નથી. ધાર દિશાની અન્ય રજૂઆતો છે, જેમ કે માળખું ટેન્સર, જે સરેરાશ છે. બીજું ઉદાહરણ ગતિ સાથે સંબંધિત છે, જ્યાં કેટલાક કિસ્સાઓમાં માત્ર અમુક ધારની સાપેક્ષ સામાન્ય વેગ જ મેળવી શકાય છે. જો આવી બે લાક્ષણિકતાઓ કાઢવામાં આવી હોય અને તે સમાન સાચા વેગનો સંદર્ભ આપે છે એમ ધારી શકાય, તો આ વેગ સામાન્ય વેગ વાહકની સરેરાશ તરીકે આપવામાં આવતો નથી. તેથી, સામાન્ય વેગ વેક્ટર સરેરાશ નથી. તેના બદલે, મેટ્રિસીસ અથવા ટેન્સરનો ઉપયોગ કરીને ગતિની અન્ય રજૂઆતો છે, જે સામાન્ય વેગ વર્ણનકારોની સરેરાશ કામગીરીના સંદર્ભમાં સાચો વેગ આપે છે. દરેક છબીમાં જોવા મળતી મેળ ખાતી સુવિધાઓ અનુરૂપ બિંદુઓ જેવી અનુરૂપ સુવિધાઓ સ્થાપિત કરવા માટે બહુવિધ છબીઓમાં મેળ કરી શકાય છે. અલ્ગોરિધમ સંદર્ભ છબી અને લક્ષ્ય છબી વચ્ચેના બિંદુ પત્રવ્યવહારની સરખામણી અને વિશ્લેષણ પર આધારિત છે. જો અવ્યવસ્થિત દ્રશ્યનો કોઈ પણ ભાગ થ્રેશોલ્ડ કરતાં વધુ પત્રવ્યવહાર શેર કરે છે, તો અવ્યવસ્થિત દ્રશ્યની છબીનો તે ભાગ લક્ષિત કરવામાં આવે છે અને ત્યાં સંદર્ભ ઑબ્જેક્ટનો સમાવેશ કરવાનું માનવામાં આવે છે. કમ્પ્યુટર વિઝન ઓટોમેટિક ઈમેજ એનોટેશન ફીચર લર્નિંગ ફીચર સિલેક્શન ફોરગ્રાઉન્ડ ડિટેક્શન વેક્ટરાઇઝેશન (ઈમેજ ટ્રેસિંગ) સંદર્ભો વધુ વાંચન (સ્કેલ-સ્પેસ ઓપરેશન્સ પર આધારિત સંખ્યાબંધ ફીચર ડિટેક્ટર્સનો સારાંશ અને સમીક્ષા)