Geometric feature learning
ज्यामितीय विशेषता सीखना एक तकनीक है जो दृश्य कार्यों को हल करने के लिए मशीन सीखने और कंप्यूटर दृष्टि को जोड़ती है। इस विधि का मुख्य लक्ष्य छवियों से ज्यामितीय विशेषताओं को एकत्र करके और कुशल मशीन सीखने की विधियों का उपयोग करके उन्हें सीखकर किसी वस्तु का प्रतिनिधित्व करने के लिए ज्यामितीय रूप की प्रतिनिधि विशेषताओं का एक समूह खोजना है। मनुष्य दृश्य कार्यों को हल करते हैं और जो देखते हैं उससे अवधारणात्मक जानकारी निकालकर पर्यावरण को तेजी से प्रतिक्रिया दे सकते हैं। शोधकर्ता कंप्यूटर दृष्टि समस्याओं को हल करने के लिए वस्तुओं को पहचानने की मनुष्यों की क्षमता का अनुकरण करते हैं। उदाहरण के लिए, एम. माता और अन्य। (2002) ने बाधाओं से बचने के लिए मोबाइल रोबोट नेविगेशन कार्यों में फीचर लर्निंग तकनीकों को लागू किया। उन्होंने विशेषताओं को सीखने और वस्तुओं (आकृतियों) को पहचानने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग किया। ज्यामितीय विशेषता सीखने की विधियाँ न केवल पहचान की समस्याओं को हल कर सकती हैं, बल्कि अनुक्रमिक इनपुट संवेदी छवियों के एक समूह का विश्लेषण करके बाद की कार्रवाइयों की भविष्यवाणी भी कर सकती हैं, आमतौर पर छवियों की कुछ निष्कर्षण विशेषताएँ। सीखने के माध्यम से, अगली कार्रवाई की कुछ परिकल्पना दी जाती है और प्रत्येक परिकल्पना की संभावना के अनुसार सबसे संभावित कार्रवाई दी जाती है। इस तकनीक का व्यापक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में उपयोग किया जाता है। परिचय ज्यामितीय विशेषता सीखने की विधियाँ छवियों से विशिष्ट ज्यामितीय विशेषताओं को निकालती हैं। ज्यामितीय विशेषताएँ ज्यामितीय तत्वों के एक समूह जैसे बिंदु, रेखाएँ, वक्र या सतहों द्वारा निर्मित वस्तुओं की विशेषताएँ हैं। ये सुविधाएँ कोने की विशेषताएँ, किनारे की विशेषताएँ, ब्लॉब्स, रिज, मुख्य बिंदु छवि बनावट आदि हो सकती हैं, जिनका पता सुविधा का पता लगाने के तरीकों से लगाया जा सकता है। ज्यामितीय विशेषताएँ आदिम विशेषताएँ कोनेः कोने वस्तुओं की एक बहुत ही सरल लेकिन महत्वपूर्ण विशेषता है। विशेष रूप से, जटिल वस्तुओं में आमतौर पर एक दूसरे के साथ अलग-अलग कोने की विशेषताएं होती हैं। कोने का पता लगाने के माध्यम से किसी वस्तु के कोनों को निकाला जा सकता है। चो और डन ने दो सीधी रेखा खंडों के बीच की दूरी और कोण से एक कोने को परिभाषित करने के लिए एक अलग तरीके का उपयोग किया। यह कई घटकों की मानकीकृत संरचना के रूप में विशेषताओं को परिभाषित करने का एक नया तरीका है। किनारेः किनारे एक छवि की एक आयामी संरचना विशेषताएँ हैं। वे विभिन्न छवि क्षेत्रों की सीमा का प्रतिनिधित्व करते हैं। किनारे का पता लगाने की तकनीक का उपयोग करके किनारे का पता लगाकर किसी वस्तु की रूपरेखा का आसानी से पता लगाया जा सकता है। ब्लोबः ब्लोब छवियों के क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिन्हें ब्लोब डिटेक्शन विधि का उपयोग करके पता लगाया जा सकता है। कटकः एक व्यावहारिक दृष्टिकोण से, एक कटक को एक आयामी वक्र के रूप में सोचा जा सकता है जो समरूपता की धुरी का प्रतिनिधित्व करता है। रिज डिटेक्शन विधि-रिज डिटेक्शन मुख्य बिंदु देखें-कादिर-ब्रैडी सैलिएन्सी डिटेक्टर इमेज टेक्सचर देखें यौगिक विशेषताएँ ज्यामितीय संरचना ज्यामितीय घटक विशेषता कई आदिम विशेषताओं का एक संयोजन है और इसमें हमेशा किनारों, कोनों या ब्लॉब्स जैसी 2 से अधिक आदिम विशेषताएं होती हैं। x स्थान पर ज्यामितीय विशेषता सदिश को निकालने की गणना संदर्भ बिंदु के अनुसार की जा सकती है, जो नीचे दिखाया गया हैः x का अर्थ है विशेषताओं के स्थान का स्थान, जिसका अर्थ है अभिविन्यास, जिसका अर्थ है आंतरिक पैमाना। बूलियन संरचना बूलियन यौगिक विशेषता में दो उप-विशेषताएँ होती हैं जो आदिम विशेषताएँ या यौगिक विशेषताएँ हो सकती हैं। बूलियन विशेषताएँ दो प्रकार की होती हैंः संयुग्म विशेषता जिसका मूल्य दो उप-विशेषताओं का गुणनफल होता है और विभेदक विशेषता जिसका मूल्य दो उप-विशेषताओं में से अधिकतम होता है। फीचर स्पेस फीचर स्पेस पर सबसे पहले सेगेन द्वारा कंप्यूटर दृष्टि क्षेत्र में विचार किया गया था। उन्होंने स्थानीय विशेषताओं के ज्यामितीय संबंधों का प्रतिनिधित्व करने के लिए बहुस्तरीय ग्राफ का उपयोग किया। लर्निंग एल्गोरिदम कई लर्निंग एल्गोरिदम हैं जिन्हें किसी छवि में वस्तुओं की विशिष्ट विशेषताओं को खोजना सीखने के लिए लागू किया जा सकता है। सीखना वृद्धिशील हो सकता है, जिसका अर्थ है कि ऑब्जेक्ट क्लास को किसी भी समय जोड़ा जा सकता है। ज्यामितीय विशेषता निष्कर्षण विधियाँ कॉर्नर डिटेक्शन कर्व फिटिंग एज डिटेक्शन ग्लोबल स्ट्रक्चर डिटेक्शन फीचर हिस्टोग्राम लाइन डिटेक्शन कनेक्टेड-कंपोनेंट लेबलिंग इमेज टेक्सचर मोशन एस्टिमेशन फीचर लर्निंग एल्गोरिदम 1.Acquire एक नई प्रशिक्षण छवि "I"। रिकग्निशन एल्गोरिदम के लिए 2.According, परिणाम का मूल्यांकन करें। यदि परिणाम सही है, तो नए ऑब्जेक्ट वर्गों को पहचाना जाता है। रिकग्निशन एल्गोरिदम रिकग्निशन एल्गोरिदम का मुख्य बिंदु सभी वर्गों की सभी विशेषताओं में से सबसे विशिष्ट विशेषताओं को खोजना है। इसलिए विशेषता को अधिकतम करने के लिए नीचे दिए गए समीकरण का उपयोग करना छवियों में एक विशेषता के मूल्य को मापना, और एक विशेषता को स्थानीयकृत करनाः जहां मूल्यांकन के रूप में परिभाषित किया गया है विशेषताओं को पहचानने के बाद, परिणामों का मूल्यांकन यह निर्धारित करने के लिए किया जाना चाहिए कि क्या वर्गों को पहचाना जा सकता है, मान्यता परिणामों की पांच मूल्यांकन श्रेणियां हैंः सही, गलत, अस्पष्ट, भ्रमित और अज्ञानी। जब मूल्यांकन सही हो, तो एक नई प्रशिक्षण छवि जोड़ें और इसे प्रशिक्षित करें। यदि पहचान विफल हो जाती है, तो फीचर नोड्स को अपनी विशिष्ट शक्ति को अधिकतम करना चाहिए जिसे कोल्मोगोरोव-स्मर्नो दूरी (केएसडी) द्वारा परिभाषित किया जाता है। 3.Feature लर्निंग एल्गोरिदम एक विशेषता को पहचानने के बाद, इसे परीक्षण के लिए सुविधा सीखने के एल्गोरिदम का उपयोग करके छवि को पहचानने के लिए बायेसियन नेटवर्क पर लागू किया जाना चाहिए। फीचर लर्निंग एल्गोरिदम का मुख्य उद्देश्य नमूना छवि से एक नई सुविधा खोजना है ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि कक्षाएं मान्यता प्राप्त हैं या नहीं। दो मामलों पर विचार किया जाना चाहिएः नमूना छवि से क्रमशः सही वर्ग और गलत वर्ग की नई विशेषता की खोज। यदि सही वर्ग की नई विशेषता का पता लगाया जाता है और गलत वर्ग को पहचाना नहीं जाता है, तो वर्ग को पहचाना जाता है और एल्गोरिथ्म को समाप्त कर दिया जाना चाहिए। यदि नमूना छवि में सही वर्ग की विशेषता का पता नहीं चलता है और गलत वर्ग का पता चलता है, तो गलत वर्ग को पहचाने जाने से रोका जाना चाहिए और इस सुविधा को बायेसियन नेटवर्क से हटा दिया जाना चाहिए। परीक्षण प्रक्रिया को साकार करने के लिए बायेसियन नेटवर्क का उपयोग करना पी. ए. सी. मॉडल आधारित फीचर लर्निंग एल्गोरिदम लर्निंग फ्रेमवर्क इस मॉडल के आधार पर एक वितरण-मुक्त शिक्षण सिद्धांत विकसित करके कंप्यूटर दृष्टि समस्या को हल करने के लिए डी. रोथ (2002) द्वारा संभवतः लगभग सही (पी. ए. सी.) मॉडल लागू किया गया था। यह सिद्धांत विशेषता-कुशल शिक्षण दृष्टिकोण के विकास पर बहुत अधिक निर्भर था। इस एल्गोरिथ्म का लक्ष्य एक छवि में कुछ ज्यामितीय विशेषताओं द्वारा दर्शाए गए ऑब्जेक्ट को सीखना है। इनपुट एक फीचर वेक्टर है और आउटपुट 1 है जिसका अर्थ है कि वस्तु का सफलतापूर्वक पता लगाना या अन्यथा 0। इस सीखने के दृष्टिकोण का मुख्य बिंदु प्रतिनिधि तत्वों को एकत्र करना है जो एक कार्य के माध्यम से वस्तु का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं और उच्च संभावना के साथ प्रतिनिधित्व का पता लगाने के लिए छवि से किसी वस्तु को पहचानकर परीक्षण कर सकते हैं। लर्निंग एल्गोरिदम का उद्देश्य यह अनुमान लगाना है कि क्या सीखी गई लक्ष्य अवधारणा एक वर्ग से संबंधित है, जहां एक्स उदाहरण स्थान है जिसमें मापदंड होते हैं और फिर परीक्षण करें कि क्या भविष्यवाणी सही है। मूल्यांकन ढांचा विशेषताओं को सीखने के बाद, सीखने के एल्गोरिदम का मूल्यांकन करने के लिए कुछ मूल्यांकन एल्गोरिदम होने चाहिए। डी. रोथ ने दो लर्निंग एल्गोरिदम लागू किएः 1.Sparse नेटवर्क ऑफ विन्नोज़ (SNoW) सिस्टम SNoW-ट्रेन प्रारंभिक चरणः सुविधाओं का प्रारंभिक सेट जो सभी के लिए लक्ष्य t से जुड़ा हुआ है। टी वस्तु लक्ष्यों का एक समूह है जिसके तत्व हैं यदि सेट टी में प्रत्येक लक्ष्य वस्तु सक्रिय विशेषताओं की सूची से संबंधित है, तो लक्ष्य करने के लिए लिंक सुविधा और एक ही समय में प्रारंभिक वजन निर्धारित करें। लक्ष्यों का मूल्यांकन करेंः लक्ष्यों की तुलना करें, जहां एक स्थिति पर वजन है जो विशेषताओं को जोड़ता है i से लक्ष्य t.\theta _ {t} लक्ष्य के लिए सीमा है t नहीं। मूल्यांकन के परिणाम के अनुसार वजन को अद्यतन करें। दो मामले हैंः नकारात्मक उदाहरण पर अनुमानित सकारात्मक (और लक्ष्य सक्रिय विशेषताओं की सूची में नहीं हैं) और सकारात्मक उदाहरण पर अनुमानित नकारात्मक (और लक्ष्य सक्रिय विशेषताओं की सूची में हैं)। एस. एन. ओ. डब्ल्यू.-मूल्यांकन प्रत्येक लक्ष्य का मूल्यांकन उसी कार्य का उपयोग करके करें जैसा कि ऊपर प्रस्तुत किया गया हैः प्रमुख सक्रिय लक्ष्य नोड का चयन करने का निर्णय लें। 2. सपोर्टिंग वेक्टर मशीन एसवीएम का मुख्य उद्देश्य नमूनों के समूह को अलग करने के लिए एक हाइपरप्लेन खोजना है जहां एक इनपुट वेक्टर है जो सुविधाओं का चयन है और जिसका लेबल है। हाइपरप्लेन का निम्नलिखित रूप हैः एक कर्नेल फ़ंक्शन है दोनों एल्गोरिदम एक रैखिक फ़ंक्शन ढूंढकर प्रशिक्षण डेटा को अलग करते हैं। अनुप्रयोग टोपोलॉजिकल नेविगेशन के लिए सीखना महत्वपूर्ण है मानव दृष्टि व्यवहार की वस्तु प्रक्रिया का पता लगाने का अनुकरण स्वयं उत्पन्न कार्रवाई सीखना वाहन ट्रैकिंग संदर्भ विशेषता का पता लगाना (कंप्यूटर दृष्टि) कंप्यूटर दृष्टि के अनुप्रयोग