Pose (computer vision)
કમ્પ્યુટિંગ અને કોમ્પ્યુટર વિઝનના ક્ષેત્રોમાં, પોઝ (અથવા અવકાશી પોઝ) સામાન્ય રીતે ત્રણ પરિમાણોમાં ઑબ્જેક્ટની સ્થિતિ અને દિશાને રજૂ કરે છે. પોઝેસને ઘણીવાર આંતરિક રીતે પરિવર્તન મેટ્રિક્સ તરીકે સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે. "પોઝ" શબ્દ મોટે ભાગે "ટ્રાન્સફોર્મ" શબ્દનો પર્યાય છે, પરંતુ પરિવર્તનમાં ઘણીવાર સ્કેલનો સમાવેશ થઈ શકે છે, જ્યારે પોઝ નથી. કોમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિમાં, પદાર્થની મુદ્રાનો અંદાજ ઘણીવાર મુદ્રાના અંદાજની પ્રક્રિયા દ્વારા કેમેરા ઇનપુટ દ્વારા કરવામાં આવે છે. પછી આ માહિતીનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે, રોબોટને ઑબ્જેક્ટમાં હેરફેર કરવાની મંજૂરી આપવા માટે અથવા પર્યાવરણમાં તેની કથિત સ્થિતિ અને દિશાના આધારે ઑબ્જેક્ટમાં આગળ વધવાનું ટાળવા માટે. અન્ય ઉપયોગોમાં હાડપિંજરની ક્રિયા ઓળખનો સમાવેશ થાય છે. મુદ્રામાં પદાર્થની મુદ્રા (અથવા સ્ટીરિયો છબીઓ, છબી ક્રમ) નક્કી કરવાના ચોક્કસ કાર્યને મુદ્રામાં અંદાજ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. છબી સંવેદક રૂપરેખાંકન અને પદ્ધતિની પસંદગીના આધારે સ્થિતિ અંદાજની સમસ્યાઓને વિવિધ રીતે ઉકેલી શકાય છે. પદ્ધતિઓના ત્રણ વર્ગોને અલગ કરી શકાય છેઃ વિશ્લેષણાત્મક અથવા ભૌમિતિક પદ્ધતિઓઃ ઇમેજ સેન્સર (કેમેરા) ને માપાંકિત કરવામાં આવે છે અને દ્રશ્યમાં 3D બિંદુઓ અને છબીમાં 2D બિંદુઓમાંથી મેપિંગ જાણીતું છે. જો પદાર્થની ભૂમિતિ પણ જાણીતી હોય, તો તેનો અર્થ એ છે કે કેમેરાની છબી પરની પદાર્થની અનુમાનિત છબી એ પદાર્થની મુદ્રાનું જાણીતું કાર્ય છે. એકવાર પદાર્થ પર નિયંત્રણ બિંદુઓનો સમૂહ, સામાન્ય રીતે ખૂણાઓ અથવા અન્ય લક્ષણ બિંદુઓને ઓળખવામાં આવે, પછી સમીકરણોના સમૂહમાંથી પોઝ પરિવર્તનને હલ કરવું શક્ય છે જે બિંદુઓના 3D કોઓર્ડિનેટ્સને તેમના 2D છબી કોઓર્ડિનેટ્સ સાથે સંબંધિત કરે છે. એલ્ગોરિધમ્સ કે જે અન્ય બિંદુ મેઘના સંદર્ભમાં બિંદુ મેઘની સ્થિતિ નક્કી કરે છે તે બિંદુ સમૂહ નોંધણી અલ્ગોરિધમ્સ તરીકે ઓળખાય છે, જો બિંદુઓ વચ્ચેના પત્રવ્યવહાર પહેલેથી જ જાણીતા ન હોય. આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ પદ્ધતિઓઃ જો કોઈ પદાર્થની મુદ્રાની વાસ્તવિક સમયમાં ગણતરી કરવાની જરૂર ન હોય તો આનુવંશિક અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. આ અભિગમ મજબૂત છે, ખાસ કરીને જ્યારે છબીઓ સંપૂર્ણ રીતે માપાંકિત ન હોય. આ ચોક્કસ કિસ્સામાં, મુદ્રા આનુવંશિક પ્રતિનિધિત્વનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને છબી સાથે ઑબ્જેક્ટ નિયંત્રણ બિંદુઓના પ્રક્ષેપણ વચ્ચેની ભૂલ એ તંદુરસ્તી કાર્ય છે. શીખવા-આધારિત પદ્ધતિઓઃ આ પદ્ધતિઓ કૃત્રિમ શિક્ષણ-આધારિત પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે જે પરિવર્તન લાવવા માટે 2D છબી સુવિધાઓમાંથી મેપિંગ શીખે છે. ટૂંકમાં, આનો અર્થ એ છે કે વસ્તુની છબીઓનો પૂરતો મોટો સમૂહ, વિવિધ પોઝમાં, શીખવાના તબક્કા દરમિયાન સિસ્ટમમાં રજૂ થવો આવશ્યક છે. એકવાર શીખવાનો તબક્કો પૂર્ણ થઈ જાય પછી, સિસ્ટમ ઑબ્જેક્ટની છબીને ધ્યાનમાં રાખીને ઑબ્જેક્ટની મુદ્રાનો અંદાજ રજૂ કરવામાં સક્ષમ હોવી જોઈએ. કૅમેરા પોઝ પણ જુઓ હાવભાવ ઓળખ હોમોગ્રાફી (કમ્પ્યુટર વિઝન) ગતિમાંથી કેમેરા કેલિબ્રેશન માળખું આવશ્યક મેટ્રિક્સ અને ટ્રાઇફોકલ ટેન્સર (સંબંધિત મુદ્રા) સંદર્ભો કમ્પ્યુટર વિઝનમાં કમ્પ્યુટર વિઝન ભૂમિતિ રોબોટ નિયંત્રણ