Features from accelerated segment test
त्वरित खंड परीक्षण (एफ. ए. एस. टी.) की विशेषताएँ एक कोने का पता लगाने की विधि है, जिसका उपयोग विशेषता बिंदुओं को निकालने के लिए किया जा सकता है और बाद में कई कंप्यूटर दृष्टि कार्यों में वस्तुओं को ट्रैक करने और मानचित्रण करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। फास्ट कॉर्नर डिटेक्टर को मूल रूप से एडवर्ड रोस्टन और टॉम ड्रमंड द्वारा विकसित किया गया था और इसे 2006 में प्रकाशित किया गया था। फास्ट कॉर्नर डिटेक्टर का सबसे आशाजनक लाभ इसकी कम्प्यूटेशनल दक्षता है। इसके नाम का उल्लेख करते हुए, यह वास्तव में कई अन्य प्रसिद्ध विशेषता निष्कर्षण विधियों की तुलना में तेज है, जैसे कि एस. आई. एफ. टी., एस. यू. एस. ए. एन. और हैरिस डिटेक्टरों द्वारा उपयोग किए जाने वाले गौसियन (डी. ओ. जी.) का अंतर। इसके अलावा, जब मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू किया जाता है, तो गणना समय और संसाधनों के मामले में बेहतर प्रदर्शन का एहसास किया जा सकता है। फास्ट कॉर्नर डिटेक्टर इस उच्च गति प्रदर्शन के कारण वास्तविक समय वीडियो प्रसंस्करण अनुप्रयोग के लिए बहुत उपयुक्त है। सेगमेंट टेस्ट डिटेक्टर फास्ट कॉर्नर डिटेक्टर 16 पिक्सेल के एक वृत्त (त्रिज्या 3 का एक ब्रेसेनहैम वृत्त) का उपयोग यह वर्गीकृत करने के लिए करता है कि क्या एक उम्मीदवार बिंदु पी वास्तव में एक कोना है। वृत्त में प्रत्येक पिक्सेल को पूर्णांक संख्या 1 से 16 घड़ी की दिशा में लेबल किया गया है। यदि वृत्त में एन सन्निहित पिक्सेल का एक सेट उम्मीदवार पिक्सेल पी (आई. पी. द्वारा निरूपित) की तीव्रता से अधिक चमकीला है और एक सीमा मान टी या उम्मीदवार पिक्सेल पी माइनस सीमा मान टी की तीव्रता से अधिक गहरा है, तो पी को कोने के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। शर्तों को इस प्रकार लिखा जा सकता हैः शर्त 1: एन सन्निहित पिक्सेल एस का एक सेट, एक्स> आईपी + सीमा की तीव्रता, या शर्त 2: एन सन्निहित पिक्सेल एस का एक सेट, इसलिए जब दोनों शर्तों में से किसी एक को पूरा किया जाता है, तो उम्मीदवार पी को एक कोने के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। एन, सन्निहित पिक्सेल की संख्या और सीमा मान टी को चुनने का एक अंतर है। एक ओर पाए गए कोने के बिंदुओं की संख्या बहुत अधिक नहीं होनी चाहिए, दूसरी ओर, उच्च प्रदर्शन को कम्प्यूटेशनल दक्षता का त्याग करके प्राप्त नहीं किया जाना चाहिए। मशीन लर्निंग के सुधार के बिना, एन को आमतौर पर 12 के रूप में चुना जाता है। गैर-कोने वाले बिंदुओं को बाहर करने के लिए एक उच्च गति परीक्षण विधि लागू की जा सकती है। उच्च गति परीक्षण गैर-कोने वाले बिंदुओं को अस्वीकार करने के लिए उच्च गति परीक्षण 4 उदाहरण पिक्सेल, अर्थात् पिक्सेल 1,9,5 और 13 की जांच करके संचालित किया जाता है। क्योंकि कम से कम 12 सन्निहित पिक्सेल होने चाहिए जो उम्मीदवार कोने की तुलना में सभी चमकीले या गहरे होने चाहिए, इसलिए इन 4 उदाहरण पिक्सेल में से कम से कम 3 पिक्सेल होने चाहिए जो उम्मीदवार कोने की तुलना में सभी चमकीले या गहरे होने चाहिए। सबसे पहले पिक्सेल 1 और 9 की जांच की जाती है, यदि I1 और I9 दोनों [Ip-t, Ip + t] के भीतर हैं, तो उम्मीदवार p एक कोना नहीं है। अन्यथा पिक्सेल 5 और 13 की आगे जांच की जाती है कि क्या उनमें से तीन आई. पी. + टी. से अधिक चमकीले हैं या आई. पी.-टी. से अधिक गहरे हैं। यदि उनमें से 3 ऐसे हैं जो या तो चमकीले हैं या गहरे रंग के हैं, तो अंतिम निष्कर्ष के लिए बाकी पिक्सेल की जांच की जाती है। और अपने पहले पेपर में आविष्कारक के अनुसार, उम्मीदवार कोने के पिक्सेल की जांच करने के लिए औसतन 3.8 पिक्सेल की आवश्यकता होती है। प्रत्येक उम्मीदवार कोने के लिए 8.8 पिक्सेल की तुलना में, 3.8 वास्तव में एक बड़ी कमी है जो प्रदर्शन में अत्यधिक सुधार कर सकती है। हालाँकि, इस परीक्षण विधि के लिए कई कमजोरियाँ हैंः एन <12 के लिए उच्च गति परीक्षण को अच्छी तरह से सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है। यदि एन <12 है, तो यह संभव होगा कि एक उम्मीदवार पी एक कोना हो और 4 में से केवल 2 उदाहरण परीक्षण पिक्सेल दोनों उज्ज्वल आईपी + टी या आईपी-टी से गहरे हों। डिटेक्टर की दक्षता इन चयनित परीक्षण पिक्सेल की पसंद और क्रम पर निर्भर करती है। हालाँकि यह संभावना नहीं है कि चुने गए पिक्सेल इष्टतम हैं जो कोने की उपस्थिति के वितरण के बारे में चिंता करते हैं। मशीन लर्निंग के साथ सुधार उच्च गति परीक्षण के पहले दो कमजोरी बिंदुओं को संबोधित करने के लिए, डिटेक्टिंग एल्गोरिदम को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए एक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण पेश किया गया है। यह मशीन लर्निंग दृष्टिकोण दो चरणों में काम करता है। सबसे पहले, दिए गए एन के साथ कोने का पता लगाने को प्रशिक्षण छवियों के एक सेट पर संसाधित किया जाता है जो लक्ष्य अनुप्रयोग डोमेन से बेहतर होते हैं। कोने का पता सबसे सरल कार्यान्वयन के माध्यम से लगाया जाता है जो शाब्दिक रूप से 16 पिक्सेल की एक रिंग निकालता है और एक उपयुक्त सीमा के साथ तीव्रता मानों की तुलना करता है। उम्मीदवार p के लिए, वृत्त x ± {1,2,3,., 16} पर प्रत्येक स्थान को p → x द्वारा दर्शाया जा सकता है। प्रत्येक पिक्सेल की स्थिति, Sp → x निम्नलिखित तीन अवस्थाओं में से एक में होनी चाहिएः d, Ip → x ≤ Ip-t (गहरा) s, Ip-t ≤ Ip → x ≤ Ip + t (समान) b, Ip → x ≤ Ip + t (उज्जवल) फिर एक x (सभी p के लिए समान) विभाजन P (सभी प्रशिक्षण छवियों के सभी पिक्सेल का सेट) को 3 अलग-अलग सबसेट, Pd, Ps, Pb में चुनना जहांः Pd = {{p ωP: Sp → x = d} Ps = {p ωP: Sp ≤ x = s} Pb = {p ωP: Sp ωP: Sp ω मान लीजिए कि केपी एक बूलियन चर है जो इंगित करता है कि क्या पी एक कोना है, तो केपी की एन्ट्रापी का उपयोग पी के एक कोने होने की जानकारी को मापने के लिए किया जाता है। पिक्सेल क्यू के एक समूह के लिए, केक्यू (सामान्यीकृत नहीं) की कुल एन्ट्रापी हैः एच (क्यू) = (सी + एन) लॉग2 (सी + एन)-क्लॉग2सी-एनएलओजी2एन जहां सी =। {आई = क्यूः की सत्य है। (कोनों की संख्या) जहां एन =। {आई = क्यूः की गलत है। (गैर-कोनों की संख्या) सूचना लाभ को तब इस प्रकार दर्शाया जा सकता हैः एचजी = एच (पी)-एच (पी)-एच (पी)-एच (पी)-एच (पी) प्रत्येक उपसमुच्चय के लिए एक पुनरावर्ती प्रक्रिया लागू की जाती है ताकि प्रत्येक एक्स का चयन किया जा सके जो सूचना लाभ को अधिकतम कर सके। उदाहरण के लिए, सबसे पहले एक x को सबसे अधिक जानकारी के साथ P को Pd, Ps, Pb में विभाजित करने के लिए चुना जाता है; फिर प्रत्येक सबसेट Pd, Ps, Pb के लिए, सबसे अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए एक और y का चयन किया जाता है (ध्यान दें कि y, x के समान हो सकता है)। यह पुनरावर्ती प्रक्रिया तब समाप्त होती है जब एन्ट्रापी शून्य होती है ताकि उस सबसेट में सभी पिक्सेल कोने या गैर-कोने हों। इस उत्पन्न निर्णय वृक्ष को फिर प्रोग्रामिंग कोड में परिवर्तित किया जा सकता है, जैसे कि सी और सी + +, जो कि केवल नेस्टेड इफ-एल्स बयानों का एक समूह है। अनुकूलन उद्देश्य के लिए, कोड को संकलित करने के लिए प्रोफ़ाइल-निर्देशित अनुकूलन का उपयोग किया जाता है। अनुपालन कोड का उपयोग बाद में अन्य छवियों के लिए कॉर्नर डिटेक्टर के रूप में किया जाता है। ध्यान दें कि इस निर्णय वृक्ष एल्गोरिथ्म का उपयोग करके पता लगाए गए कोने खंड परीक्षण डिटेक्टर का उपयोग करने वाले परिणामों से थोड़े अलग होने चाहिए। ऐसा इसलिए है क्योंकि वह निर्णय वृक्ष मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करता है, जो सभी संभावित कोनों को कवर नहीं कर सकता है। गैर-अधिकतम दमन "चूंकि खंड परीक्षण एक कोने प्रतिक्रिया कार्य की गणना नहीं करता है, इसलिए गैर-अधिकतम दमन को सीधे परिणामी विशेषताओं पर लागू नहीं किया जा सकता है।" हालाँकि, यदि एन स्थिर है, तो प्रत्येक पिक्सेल पी के लिए कोने की ताकत को टी के अधिकतम मूल्य के रूप में परिभाषित किया जाता है जो पी को एक कोना बनाता है। इसलिए दो दृष्टिकोणों का उपयोग किया जा सकता हैः एक द्विआधारी खोज एल्गोरिथ्म को सबसे बड़े टी को खोजने के लिए लागू किया जा सकता है जिसके लिए पी अभी भी एक कोना है। इसलिए हर बार डिसीजन ट्री एल्गोरिदम के लिए एक अलग टी सेट किया जाता है। जब यह सबसे बड़ा टी खोजने का प्रबंधन करता है, तो उस टी को कोने की ताकत माना जा सकता है। एक अन्य दृष्टिकोण एक पुनरावृत्ति योजना है, जिसमें प्रत्येक बार टी को सबसे छोटे मूल्य तक बढ़ाया जाता है जिसका परीक्षण पास होता है। फास्ट-ईआरः वर्धित दोहराव क्षमता फास्ट-ईआर डिटेक्टर एक मेटा-ह्यूरिस्टिक एल्गोरिदम का उपयोग करके फास्ट डिटेक्टर का एक सुधार है, इस मामले में नकली एनीलिंग। ताकि अनुकूलन के बाद, निर्णय वृक्ष की संरचना अनुकूलित हो और उच्च पुनरावृत्ति वाले बिंदुओं के लिए उपयुक्त हो। हालाँकि, चूंकि सिम्युलेटेड एनीलिंग एक मेटा-ह्यूरिसिक एल्गोरिथ्म है, इसलिए हर बार एल्गोरिथ्म एक अलग अनुकूलित निर्णय वृक्ष उत्पन्न करेगा। इसलिए वास्तविक इष्टतम के करीब समाधान खोजने के लिए बड़ी मात्रा में पुनरावृत्तियों को कुशलता से लेना बेहतर है। रोस्टन के अनुसार, 3 गीगाहर्ट्ज़ पर पेंटियम 4 पर लगभग 200 घंटे लगते हैं जो फास्ट डिटेक्टर को अनुकूलित करने के लिए 100,000 पुनरावृत्तियों का 100 दोहराव है। अन्य डिटेक्टरों के साथ तुलना रोस्टन के शोध में, फास्ट और फास्ट-ईआर डिटेक्टर का मूल्यांकन कई अलग-अलग डेटासेट पर किया जाता है और डीओजी, हैरिस, हैरिस-लाप्लास, शी-तोमासी और सुसान कॉर्नर डिटेक्टरों के साथ तुलना की जाती है। डिटेक्टरों (एफ. ए. एस. टी. के अलावा) के लिए पैरामीटर सेटिंग्स इस प्रकार हैंः दोहराव परीक्षण परिणाम को सभी डेटासेट पर प्रति फ्रेम 0-2000 कोनों के लिए दोहराव वक्र के तहत औसत क्षेत्र के रूप में प्रस्तुत किया जाता है (योगात्मक शोर को छोड़कर): गति परीक्षण 3 गीगाहर्ट्ज़ पेंटियम 4-डी कंप्यूटर पर किए गए थे। डेटासेट को एक प्रशिक्षण सेट और एक परीक्षण सेट में विभाजित किया गया है। प्रशिक्षण सेट में 992x668 पिक्सेल के रिज़ॉल्यूशन के साथ 101 मोनोक्रोम छवियां होती हैं। परीक्षण सेट में मोनोक्रोम 352 × 288 वीडियो के 4968 फ्रेम होते हैं। और परिणाम हैः संदर्भ ग्रंथ सूची बाहरी लिंक उन्नत दृष्टि मुख पृष्ठ सुविधा का पता लगाना (कंप्यूटर दृष्टि)