Contextual image classification
प्रासंगिक छवि वर्गीकरण, कंप्यूटर दृष्टि में पैटर्न पहचान का एक विषय, छवियों में प्रासंगिक जानकारी के आधार पर वर्गीकरण का एक दृष्टिकोण है। "प्रासंगिक" का अर्थ है कि यह दृष्टिकोण पास के पिक्सेल के संबंध पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, जिसे पड़ोस भी कहा जाता है। इस दृष्टिकोण का लक्ष्य प्रासंगिक जानकारी का उपयोग करके छवियों को वर्गीकृत करना है। परिचय प्रसंस्करण भाषा के समान, एक शब्द के कई अर्थ हो सकते हैं जब तक कि संदर्भ प्रदान नहीं किया जाता है, और वाक्यों के भीतर के पैटर्न ही एकमात्र सूचनात्मक खंड हैं जिनकी हम परवाह करते हैं। छवियों के लिए, सिद्धांत समान है। प्रतिरूपों का पता लगाएँ और उनके लिए उचित अर्थ जोड़ें। जैसा कि नीचे दी गई छवि में दिखाया गया है, यदि छवि का केवल एक छोटा सा हिस्सा दिखाया गया है, तो यह बताना बहुत मुश्किल है कि छवि किस बारे में है। यहाँ तक कि छवि के दूसरे हिस्से को भी आज़माएँ, फिर भी छवि को वर्गीकृत करना मुश्किल है। हालांकि, अगर हम छवि के प्रासंगिक को बढ़ाते हैं, तो इसे पहचानना अधिक समझ में आता है। जैसा कि पूरी छवियाँ नीचे दिखाई देती हैं, लगभग हर कोई इसे आसानी से वर्गीकृत कर सकता है। विभाजन की प्रक्रिया के दौरान, जो तरीके प्रासंगिक जानकारी का उपयोग नहीं करते हैं, वे शोर और भिन्नताओं के प्रति संवेदनशील होते हैं, इस प्रकार विभाजन के परिणाम में बहुत सारे गलत वर्गीकृत क्षेत्र शामिल होंगे, और अक्सर ये क्षेत्र छोटे होते हैं (जैसे, एक पिक्सेल)। अन्य तकनीकों की तुलना में, यह दृष्टिकोण शोर के लिए मजबूत है और इसके लिए पर्याप्त भिन्नताएँ खंडों की निरंतरता को ध्यान में रखती हैं। इस दृष्टिकोण के कई तरीकों का वर्णन नीचे किया जाएगा। लेबल की गई छवि के लिए प्रसंस्करण के बाद के फिल्टर के रूप में कार्य करने वाले अनुप्रयोग यह दृष्टिकोण शोर के कारण होने वाले छोटे क्षेत्रों के खिलाफ बहुत प्रभावी है। और ये छोटे क्षेत्र आमतौर पर कुछ पिक्सेल या एक पिक्सेल से बनते हैं। सबसे संभावित लेबल इन क्षेत्रों को सौंपा गया है। हालाँकि, इस विधि में एक कमी है। छोटे क्षेत्रों को शोर के बजाय सही क्षेत्रों द्वारा भी बनाया जा सकता है, और इस मामले में विधि वास्तव में वर्गीकरण को बदतर बना रही है। इस दृष्टिकोण का व्यापक रूप से रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है। प्रसंस्करण के बाद के वर्गीकरण में सुधार यह एक दो-चरणीय वर्गीकरण प्रक्रिया हैः प्रत्येक पिक्सेल के लिए, पिक्सेल को लेबल करें और इसके लिए एक नया फीचर वेक्टर बनाएं। नए फीचर वेक्टर का उपयोग करें और प्रासंगिक जानकारी को जोड़कर अंतिम लेबल को पहले के चरणों में पिक्सेल के विलय के लिए निर्धारित करें एकल पिक्सेल का उपयोग करने के बजाय, पड़ोसी पिक्सेल को प्रासंगिक जानकारी से लाभान्वित होने वाले सजातीय क्षेत्रों में विलय किया जा सकता है। और इन क्षेत्रों को वर्गीकरण करने के लिए प्रदान करें। पड़ोस से पिक्सेल सुविधा प्राप्त करना मूल वर्णक्रमीय डेटा को पड़ोसी पिक्सेल द्वारा ले जाने वाली प्रासंगिक जानकारी को जोड़कर समृद्ध किया जा सकता है, या कुछ अवसरों पर प्रतिस्थापित भी किया जा सकता है। इस तरह की पूर्व-प्रसंस्करण विधियों का व्यापक रूप से बनावट छवि पहचान में उपयोग किया जाता है। विशिष्ट दृष्टिकोणों में औसत मूल्य, भिन्नताएं, बनावट विवरण आदि शामिल हैं। वर्णक्रमीय और स्थानिक जानकारी का संयोजन वर्गीकरणकर्ता पिक्सेल को लेबल निर्धारित करने के लिए ग्रे स्तर और पिक्सेल पड़ोस (प्रासंगिक जानकारी) का उपयोग करता है। ऐसे मामले में जानकारी वर्णक्रमीय और स्थानिक जानकारी का एक संयोजन है। बेयस न्यूनतम त्रुटि वर्गीकरण द्वारा संचालित छवि डेटा का प्रासंगिक वर्गीकरण बेयस न्यूनतम त्रुटि वर्गीकरण (जिसे नाइव बेयस वर्गीकरण के रूप में भी जाना जाता है) पर आधारित है। पिक्सेल प्रस्तुत करेंः एक पिक्सेल को इस रूप में दर्शाया जाता है। प्रत्येक पिक्सेल का पड़ोस एक वेक्टर होता है और इसे के रूप में दर्शाया जाता है। पड़ोस वेक्टर में मानों को के रूप में दर्शाया जाता है। प्रत्येक पिक्सेल वेक्टर द्वारा प्रस्तुत किया जाता है पड़ोस में पिक्सेल के लेबल (वर्गीकरण) को एक वेक्टर के रूप में प्रस्तुत किया जाता है जो यहाँ निर्दिष्ट वर्ग को दर्शाता है। एक वेक्टर पिक्सेल के बिना पड़ोस में लेबल प्रस्तुत करता है पड़ोसः पड़ोस का आकार। आकार की कोई सीमा नहीं है, लेकिन इसे प्रत्येक पिक्सेल के लिए अपेक्षाकृत छोटा माना जाता है। पड़ोस का एक उचित आकार 4-कनेक्टिविटी या 8-कनेक्टिविटी का होगा (लाल के रूप में चिह्नित और केंद्र में रखा गया है)। गणनाः पिक्सेल पर न्यूनतम त्रुटि वर्गीकरण लागू करें, यदि किसी वर्ग के पिक्सेल को प्रस्तुत करने की संभावना सबसे अधिक है, तो उसके वर्ग के रूप में निर्दिष्ट करें। प्रासंगिक वर्गीकरण नियम को नीचे वर्णित किया गया है, यह सुविधा वेक्टर का उपयोग करता है। पश्च संभाव्यता की गणना करने के लिए बेयस सूत्र का उपयोग करें वैक्टर की संख्या छवि में पिक्सेल की संख्या के समान है। वर्गीकरण के लिए प्रत्येक पिक्सेल के अनुरूप एक वेक्टर का उपयोग किया जाता है, और वेक्टर पिक्सेल के पड़ोस से उत्पन्न होता है। प्रासंगिक छवि वर्गीकरण के बुनियादी चरणः प्रत्येक पिक्सेल के लिए फीचर वेक्टर की गणना करें। संभाव्यता वितरण के मापदंडों की गणना करें और बाद की संभावनाओं और सभी लेबलों की गणना करें। छवि वर्गीकरण परिणाम प्राप्त करें। एल्गोरिदम टेम्पलेट मिलान टेम्पलेट मिलान इस दृष्टिकोण का एक "क्रूर बल" कार्यान्वयन है। अवधारणा यह है कि पहले टेम्पलेटों का एक सेट बनाएँ, और फिर टेम्पलेट के साथ छवि मिलान में छोटे भागों की तलाश करें। यह विधि कम्प्यूटेशनल रूप से उच्च और अक्षम है। यह पूरी प्रक्रिया के दौरान एक पूरी टेम्पलेट सूची रखता है और संयोजनों की संख्या बहुत अधिक होती है। पिक्सेल छवि के लिए, अधिकतम संयोजन हो सकते हैं, जो उच्च गणना की ओर ले जाता है। यह विधि एक टॉप डाउन विधि है और इसे अक्सर टेबल लुक-अप या डिक्शनरी लुक-अप कहा जाता है। निचला क्रम मार्कोव श्रृंखला मार्कोव श्रृंखला को पैटर्न पहचान में भी लागू किया जा सकता है। एक छवि में पिक्सेल को यादृच्छिक चर के एक समूह के रूप में पहचाना जा सकता है, फिर पिक्सेल के बीच संबंध खोजने के लिए निचले क्रम मार्कोव श्रृंखला का उपयोग करें। छवि को एक आभासी रेखा के रूप में माना जाता है, और विधि सशर्त संभावना का उपयोग करती है। हिल्बर्ट स्थान-भरने वाले वक्र हिल्बर्ट वक्र पूरी छवि के माध्यम से एक अद्वितीय पैटर्न में चलता है, यह प्रत्येक पिक्सेल को दो बार देखे बिना पार करता है और एक निरंतर वक्र रखता है। यह तेज़ और कुशल है। ऊपर उल्लिखित निचले क्रम की मार्कोव श्रृंखला और हिल्बर्ट अंतरिक्ष-भरने वाले वक्र छवि को एक रेखा संरचना के रूप में मान रहे हैं। हालांकि मार्कोव जाल दो आयामी जानकारी को ध्यान में रखेंगे। निर्भरता वृक्ष एक विधि है जिसमें वृक्ष निर्भरता का उपयोग अनुमानित संभाव्यता वितरण के लिए किया जाता है। संदर्भ बाहरी लिंक उन्नत दृष्टि मुख पृष्ठ पैटर्न पहचान में संदर्भ का उपयोग छवि विश्लेषण और समझः प्रासंगिक छवि वर्गीकरण कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोग कंप्यूटर दृष्टि छवि प्रसंस्करण