Feature (computer vision)
कंप्यूटर दृष्टि और छवि प्रसंस्करण में, एक विशेषता एक छवि की सामग्री के बारे में जानकारी का एक टुकड़ा है; आमतौर पर इस बारे में कि क्या छवि के एक निश्चित क्षेत्र में कुछ गुण हैं। विशेषताएँ छवि में विशिष्ट संरचनाएँ हो सकती हैं जैसे कि बिंदु, किनारे या वस्तुएँ। विशेषताएँ छवि पर लागू एक सामान्य पड़ोस संचालन या सुविधा का पता लगाने का परिणाम भी हो सकती हैं। विशेषताओं के अन्य उदाहरण छवि अनुक्रमों में गति से संबंधित हैं, या विभिन्न छवि क्षेत्रों के बीच वक्र या सीमाओं के संदर्भ में परिभाषित आकृतियों से संबंधित हैं। अधिक व्यापक रूप से एक विशेषता जानकारी का कोई भी टुकड़ा है जो एक निश्चित अनुप्रयोग से संबंधित कम्प्यूटेशनल कार्य को हल करने के लिए प्रासंगिक है। यह आम तौर पर मशीन लर्निंग और पैटर्न रिकग्निशन में विशेषता के समान है, हालांकि छवि प्रसंस्करण में सुविधाओं का एक बहुत ही परिष्कृत संग्रह है। विशेषता अवधारणा बहुत सामान्य है और एक विशेष कंप्यूटर दृष्टि प्रणाली में सुविधाओं का चयन हाथ में विशिष्ट समस्या पर अत्यधिक निर्भर हो सकता है। परिभाषा किसी विशेषता के गठन की कोई सार्वभौमिक या सटीक परिभाषा नहीं है, और सटीक परिभाषा अक्सर समस्या या अनुप्रयोग के प्रकार पर निर्भर करती है। फिर भी, एक विशेषता को आम तौर पर एक छवि के "दिलचस्प" हिस्से के रूप में परिभाषित किया जाता है, और सुविधाओं का उपयोग कई कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में किया जाता है। चूंकि विशेषताओं का उपयोग बाद के एल्गोरिदम के लिए प्रारंभिक बिंदु और मुख्य आदिम के रूप में किया जाता है, इसलिए समग्र एल्गोरिदम अक्सर केवल अपने फीचर डिटेक्टर जितना ही अच्छा होगा। नतीजतन, एक फीचर डिटेक्टर के लिए वांछनीय गुण पुनरावृत्ति हैः एक ही दृश्य की दो या दो से अधिक अलग-अलग छवियों में एक ही विशेषता का पता लगाया जाएगा या नहीं। फीचर डिटेक्शन एक निम्न-स्तरीय इमेज प्रोसेसिंग ऑपरेशन है। अर्थात्, यह आमतौर पर एक छवि पर पहले ऑपरेशन के रूप में किया जाता है, और यह देखने के लिए कि क्या उस पिक्सेल पर कोई सुविधा मौजूद है, प्रत्येक पिक्सेल की जांच करता है। यदि यह एक बड़े एल्गोरिथ्म का हिस्सा है, तो एल्गोरिथ्म आम तौर पर केवल विशेषताओं के क्षेत्र में छवि की जांच करेगा। फीचर डिटेक्शन के लिए एक अंतर्निहित पूर्व-आवश्यकता के रूप में, इनपुट छवि को आमतौर पर स्केल-स्पेस प्रतिनिधित्व में एक गौसियन कर्नेल द्वारा चिकना किया जाता है और एक या कई फीचर छवियों की गणना की जाती है, जिन्हें अक्सर स्थानीय छवि व्युत्पन्न संचालन के संदर्भ में व्यक्त किया जाता है। कभी-कभी, जब विशेषता का पता लगाना कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा होता है और समय की कमी होती है, तो सुविधा का पता लगाने के चरण का मार्गदर्शन करने के लिए एक उच्च स्तर के एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है, ताकि छवि के केवल कुछ हिस्सों को सुविधाओं के लिए खोजा जा सके। कई कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम हैं जो प्रारंभिक चरण के रूप में सुविधा का पता लगाने का उपयोग करते हैं, इसलिए परिणामस्वरूप, बहुत बड़ी संख्या में सुविधा डिटेक्टर विकसित किए गए हैं। ये पता लगाए गए विशेषताओं के प्रकार, कम्प्यूटेशनल जटिलता और पुनरावृत्ति में व्यापक रूप से भिन्न होते हैं। जब विशेषताओं को किसी छवि पर लागू स्थानीय पड़ोस संचालन के संदर्भ में परिभाषित किया जाता है, एक प्रक्रिया जिसे आमतौर पर सुविधा निष्कर्षण के रूप में संदर्भित किया जाता है, तो कोई भी सुविधा का पता लगाने के तरीकों के बीच अंतर कर सकता है जो स्थानीय निर्णय लेते हैं कि क्या किसी दिए गए छवि बिंदु पर किसी दिए गए प्रकार की विशेषता है या नहीं, और जो परिणाम के रूप में गैर-द्विआधारी डेटा का उत्पादन करते हैं। यह अंतर तब प्रासंगिक हो जाता है जब परिणामी ज्ञात विशेषताएँ अपेक्षाकृत विरल होती हैं। हालांकि स्थानीय निर्णय लिए जाते हैं, एक सुविधा का पता लगाने के चरण से आउटपुट एक द्विआधारी छवि होने की आवश्यकता नहीं है। परिणाम को अक्सर छवि बिंदुओं के (जुड़े या असंबद्ध) निर्देशांकों के सेट के संदर्भ में दर्शाया जाता है जहां सुविधाओं का पता लगाया गया है, कभी-कभी सबपिक्सेल सटीकता के साथ। जब स्थानीय निर्णय लिए बिना विशेषता निष्कर्षण किया जाता है, तो परिणाम को अक्सर एक विशेषता छवि के रूप में संदर्भित किया जाता है। नतीजतन, एक विशेषता छवि को इस अर्थ में एक छवि के रूप में देखा जा सकता है कि यह मूल छवि के समान स्थानिक (या अस्थायी) चर का एक कार्य है, लेकिन जहां पिक्सेल मान तीव्रता या रंग के बजाय छवि सुविधाओं के बारे में जानकारी रखते हैं। इसका मतलब है कि एक फीचर छवि को एक छवि संवेदक द्वारा उत्पन्न एक सामान्य छवि के समान संसाधित किया जा सकता है। फीचर छवियों की गणना अक्सर फीचर डिटेक्शन के लिए एल्गोरिदम में एकीकृत चरण के रूप में की जाती है। फीचर वैक्टर और फीचर स्पेस कुछ अनुप्रयोगों में, छवि डेटा से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने के लिए केवल एक प्रकार की सुविधा निकालना पर्याप्त नहीं है। इसके बजाय दो या दो से अधिक अलग-अलग विशेषताओं को निकाला जाता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रत्येक छवि बिंदु पर दो या दो से अधिक विशेषता वर्णनकर्ता होते हैं। एक सामान्य प्रथा इन सभी विवरणकों द्वारा प्रदान की गई जानकारी को एक एकल वेक्टर के तत्वों के रूप में व्यवस्थित करना है, जिसे आमतौर पर एक विशेषता वेक्टर के रूप में संदर्भित किया जाता है। सभी संभावित विशेषता वैक्टरों का समूह एक विशेषता स्थान का गठन करता है। विशेषता वैक्टर का एक सामान्य उदाहरण तब प्रकट होता है जब प्रत्येक छवि बिंदु को एक विशिष्ट वर्ग से संबंधित के रूप में वर्गीकृत किया जाना होता है। यह मानते हुए कि प्रत्येक छवि बिंदु में सुविधाओं के एक उपयुक्त समूह के आधार पर एक संबंधित विशेषता सदिश है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक वर्ग संबंधित विशेषता स्थान में अच्छी तरह से अलग है, प्रत्येक छवि बिंदु का वर्गीकरण मानक वर्गीकरण विधि का उपयोग करके किया जा सकता है। एक अन्य और संबंधित उदाहरण तब होता है जब छवियों पर तंत्रिका नेटवर्क-आधारित प्रसंस्करण लागू किया जाता है। तंत्रिका नेटवर्क को दिए गए इनपुट डेटा को अक्सर प्रत्येक छवि बिंदु से एक फीचर वेक्टर के संदर्भ में दिया जाता है, जहां वेक्टर का निर्माण छवि डेटा से निकाली गई कई अलग-अलग विशेषताओं से किया जाता है। सीखने के चरण के दौरान, नेटवर्क स्वयं यह पता लगा सकता है कि विभिन्न विशेषताओं के कौन से संयोजन समस्या को हल करने के लिए उपयोगी हैं। किनारों के प्रकार वे बिंदु हैं जहाँ दो छवि क्षेत्रों के बीच एक सीमा (या एक किनारा) होती है। सामान्य तौर पर, एक किनारा लगभग मनमाने आकार का हो सकता है, और इसमें जंक्शन शामिल हो सकते हैं। व्यवहार में, किनारों को आमतौर पर छवि में उन बिंदुओं के सेट के रूप में परिभाषित किया जाता है जिनमें एक मजबूत ढाल परिमाण होता है। इसके अलावा, कुछ सामान्य एल्गोरिदम तब एक किनारे का अधिक पूर्ण विवरण बनाने के लिए उच्च ढाल बिंदुओं को एक साथ जोड़ेंगे। ये एल्गोरिदम आमतौर पर एक किनारे के गुणों पर कुछ बाधाएं डालते हैं, जैसे कि आकार, चिकनापन और ढाल मूल्य। स्थानीय रूप से, किनारों की एक आयामी संरचना होती है। कोने/ब्याज बिंदु शब्द कोनों और ब्याज बिंदुओं का उपयोग कुछ हद तक एक दूसरे के स्थान पर किया जाता है और एक छवि में बिंदु जैसी विशेषताओं को संदर्भित करता है, जिसमें एक स्थानीय दो आयामी संरचना होती है। "कॉर्नर" नाम तब से आया जब प्रारंभिक एल्गोरिदम ने पहले किनारे का पता लगाया, और फिर दिशा (कोनों) में तेजी से परिवर्तन खोजने के लिए किनारों का विश्लेषण किया। इन एल्गोरिदम को तब विकसित किया गया था ताकि स्पष्ट किनारे का पता लगाने की आवश्यकता न रहे, उदाहरण के लिए छवि ढाल में उच्च स्तर की वक्रता की तलाश करके। तब यह देखा गया कि छवि के कुछ हिस्सों पर तथाकथित कोनों का भी पता लगाया जा रहा था जो पारंपरिक अर्थों में कोने नहीं थे (उदाहरण के लिए एक अंधेरे पृष्ठभूमि पर एक छोटे से उज्ज्वल स्थान का पता लगाया जा सकता है)। इन अंकों को अक्सर ब्याज बिंदुओं के रूप में जाना जाता है, लेकिन परंपरा द्वारा "कोने" शब्द का उपयोग किया जाता है। ब्लॉब्स/रुचि बिंदुओं के क्षेत्र ब्लॉब्स क्षेत्रों के संदर्भ में छवि संरचनाओं का एक पूरक विवरण प्रदान करते हैं, जो कि अधिक बिंदु जैसे कोनों के विपरीत हैं। फिर भी, ब्लॉब डिस्क्रिप्टर में अक्सर एक पसंदीदा बिंदु (ऑपरेटर प्रतिक्रिया का एक स्थानीय अधिकतम या गुरुत्वाकर्षण का केंद्र) हो सकता है जिसका अर्थ है कि कई ब्लॉब डिटेक्टरों को ब्याज बिंदु ऑपरेटर के रूप में भी माना जा सकता है। ब्लॉब डिटेक्टर एक छवि में उन क्षेत्रों का पता लगा सकते हैं जो एक कोने के डिटेक्टर द्वारा पता लगाने के लिए बहुत चिकने हैं। एक छवि को सिकोड़ने और फिर कोने का पता लगाने पर विचार करें। डिटेक्टर उन बिंदुओं पर प्रतिक्रिया देगा जो सिकुड़ी हुई छवि में तेज हैं, लेकिन मूल छवि में चिकनी हो सकती हैं। यह इस बिंदु पर है कि एक कॉर्नर डिटेक्टर और एक ब्लॉब डिटेक्टर के बीच का अंतर कुछ हद तक अस्पष्ट हो जाता है। काफी हद तक, पैमाने की एक उपयुक्त धारणा को शामिल करके इस अंतर को दूर किया जा सकता है। फिर भी, विभिन्न पैमाने पर विभिन्न प्रकार की छवि संरचनाओं के लिए उनके प्रतिक्रिया गुणों के कारण, एल. ओ. जी. और डी. ओ. एच. ब्लॉब डिटेक्टरों का भी कॉर्नर डिटेक्शन पर लेख में उल्लेख किया गया है। कटक लंबी वस्तुओं के लिए, कटक की धारणा एक प्राकृतिक उपकरण है। धूसर-स्तरीय छवि से संगणित एक रिज डिस्क्रिप्टर को मध्य अक्ष के सामान्यीकरण के रूप में देखा जा सकता है। व्यावहारिक दृष्टिकोण से, एक कटक को एक आयामी वक्र के रूप में सोचा जा सकता है जो समरूपता की धुरी का प्रतिनिधित्व करता है, और इसके अलावा प्रत्येक कटक बिंदु से जुड़े स्थानीय कटक चौड़ाई की एक विशेषता है। दुर्भाग्य से, हालांकि, एज-, कॉर्नर-या ब्लॉब सुविधाओं की तुलना में ग्रे-स्तर की छवियों के सामान्य वर्गों से रिज सुविधाओं को निकालना एल्गोरिथम रूप से कठिन है। फिर भी, रिज डिस्क्रिप्टर का उपयोग अक्सर हवाई छवियों में सड़क निष्कर्षण और चिकित्सा छवियों में रक्त वाहिकाओं को निकालने के लिए किया जाता है-रिज डिटेक्शन देखें। डिटेक्शन फीचर डिटेक्शन में छवि जानकारी के अमूर्तता की गणना करने और प्रत्येक छवि बिंदु पर स्थानीय निर्णय लेने के तरीके शामिल हैं कि क्या उस बिंदु पर किसी दिए गए प्रकार की छवि सुविधा है या नहीं। परिणामी विशेषताएँ छवि क्षेत्र के उपसमुच्चय होंगे, जो अक्सर पृथक बिंदुओं, निरंतर वक्रों या जुड़े हुए क्षेत्रों के रूप में होते हैं। विशेषताओं का निष्कर्षण कभी-कभी कई स्केलिंग पर किया जाता है। इनमें से एक विधि स्केल-इनवेरिएंट फीचर ट्रांसफॉर्म (एस. आई. एफ. टी.) है। एक बार सुविधाओं का पता चलने के बाद, सुविधा के चारों ओर एक स्थानीय छवि पैच निकाला जा सकता है। इस निष्कर्षण में काफी मात्रा में छवि प्रसंस्करण शामिल हो सकता है। परिणाम को फीचर डिस्क्रिप्टर या फीचर वेक्टर के रूप में जाना जाता है। विवरण के लिए उपयोग किए जाने वाले दृष्टिकोणों में, एन-जेट और स्थानीय हिस्टोग्राम का उल्लेख किया जा सकता है (स्थानीय हिस्टोग्राम डिस्क्रिप्टर के एक उदाहरण के लिए स्केल-इनवेरिएंट फीचर ट्रांसफॉर्म देखें)। इस तरह की विशेषता जानकारी के अलावा, सुविधा का पता लगाने का चरण अपने आप में पूरक विशेषताएँ भी प्रदान कर सकता है, जैसे कि किनारे का अभिविन्यास और किनारे का पता लगाने में ढाल परिमाण और ध्रुवीयता और ब्लॉब का पता लगाने में ब्लॉब की ताकत। लो-लेवल एज डिटेक्शन कॉर्नर डिटेक्शन ब्लॉब डिटेक्शन रिज डिटेक्शन स्केल-इनवेरिएंट फीचर वक्रता किनारे की दिशा, बदलती तीव्रता, ऑटोकोरिलेशन को बदल देता है। छवि गति गति का पता लगाना। क्षेत्र आधारित, विभेदक दृष्टिकोण। ऑप्टिकल प्रवाह। आकार आधारित थ्रेसहोल्डिंग ब्लॉब निष्कर्षण टेम्प्लेट मैचिंग हॉफ ट्रांसफॉर्म लाइन्स सर्कल्स/एलिप्सस मनमाने आकार (सामान्यीकृत हॉफ ट्रांसफॉर्म) किसी भी मानकीकृत विशेषता (वर्ग चर, क्लस्टर डिटेक्शन, आदि) के साथ काम करता है सामान्यीकृत हॉफ ट्रांसफॉर्म लचीले तरीके विकृत, मानकीकृत आकार सक्रिय आकृति (सांप) प्रतिनिधित्व एक विशिष्ट छवि सुविधा, जिसे छवि डेटा में एक विशिष्ट संरचना के संदर्भ में परिभाषित किया गया है, को अक्सर अलग-अलग तरीकों से दर्शाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक छवि बिंदु में एक किनारे को बूलियन चर के रूप में दर्शाया जा सकता है जो बताता है कि उस बिंदु पर एक किनारा मौजूद है या नहीं। वैकल्पिक रूप से, हम इसके बजाय एक प्रतिनिधित्व का उपयोग कर सकते हैं जो किनारे के अस्तित्व के बूलियन कथन के बजाय एक निश्चित माप प्रदान करता है और इसे किनारे के अभिविन्यास के बारे में जानकारी के साथ जोड़ता है। इसी तरह, एक विशिष्ट क्षेत्र के रंग को या तो औसत रंग (तीन स्केलर) या एक रंग हिस्टोग्राम (तीन कार्य) के संदर्भ में दर्शाया जा सकता है। जब एक कंप्यूटर दृष्टि प्रणाली या कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिथ्म तैयार किया जाता है तो विशेषता प्रतिनिधित्व का चयन एक महत्वपूर्ण मुद्दा हो सकता है। कुछ मामलों में, समस्या को हल करने के लिए किसी सुविधा के विवरण में उच्च स्तर का विवरण आवश्यक हो सकता है, लेकिन यह अधिक डेटा और अधिक मांग वाले प्रसंस्करण से निपटने की कीमत पर आता है। नीचे, कुछ कारकों पर चर्चा की गई है जो एक उपयुक्त प्रतिनिधित्व चुनने के लिए प्रासंगिक हैं। इस चर्चा में, एक विशेषता प्रतिनिधित्व के एक उदाहरण को ए, या बस डिस्क्रिप्टर के रूप में संदर्भित किया जाता है। निश्चितता या आत्मविश्वास छवि विशेषताओं के दो उदाहरण हैं छवि अनुक्रम में स्थानीय किनारे का अभिविन्यास और स्थानीय वेग। अभिविन्यास के मामले में, इस सुविधा का मूल्य कमोबेश अनिर्धारित हो सकता है यदि संबंधित पड़ोस में एक से अधिक किनारे मौजूद हैं। स्थानीय वेग परिभाषित नहीं है यदि संबंधित छवि क्षेत्र में कोई स्थानिक भिन्नता नहीं है। इस अवलोकन के परिणामस्वरूप, एक विशेषता प्रतिनिधित्व का उपयोग करना प्रासंगिक हो सकता है जिसमें विशेषता मूल्य के बारे में कथन से संबंधित निश्चितता या विश्वास का एक उपाय शामिल है। अन्यथा, यह एक विशिष्ट स्थिति है कि एक ही डिस्क्रिप्टर का उपयोग कम निश्चितता के विशेषता मूल्यों और शून्य के करीब विशेषता मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप इस डिस्क्रिप्टर की व्याख्या में अस्पष्टता होती है। आवेदन के आधार पर, ऐसी अस्पष्टता स्वीकार्य हो भी सकती है और नहीं भी। विशेष रूप से, यदि बाद के प्रसंस्करण में एक चित्रित छवि का उपयोग किया जाएगा, तो एक विशेषता प्रतिनिधित्व को नियोजित करना एक अच्छा विचार हो सकता है जिसमें निश्चितता या विश्वास के बारे में जानकारी शामिल हो। यह एक नए फीचर डिस्क्रिप्टर को कई डिस्क्रिप्टरों से गणना करने में सक्षम बनाता है, उदाहरण के लिए एक ही छवि बिंदु पर लेकिन अलग-अलग पैमाने पर, या अलग-अलग लेकिन पड़ोसी बिंदुओं से गणना की जाती है, एक भारित औसत के संदर्भ में जहां भार संबंधित निश्चितताओं से प्राप्त होते हैं। सबसे सरल मामले में, संबंधित गणना को चित्रित छवि के लो-पास फ़िल्टरिंग के रूप में लागू किया जा सकता है। परिणामस्वरूप फीचर छवि, सामान्य रूप से, शोर के लिए अधिक स्थिर होगी। प्रतिनिधित्व में निश्चितता उपायों को शामिल करने के अलावा, संबंधित विशेषता मूल्यों का प्रतिनिधित्व स्वयं एक औसत संचालन के लिए उपयुक्त हो सकता है या नहीं। अधिकांश विशेषता प्रतिनिधित्वों को व्यवहार में औसत किया जा सकता है, लेकिन केवल कुछ मामलों में परिणामी वर्णनकर्ता को एक विशेषता मूल्य के संदर्भ में सही व्याख्या दी जा सकती है। इस तरह के प्रतिनिधित्व को औसत के रूप में संदर्भित किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी किनारे के अभिविन्यास को एक कोण के संदर्भ में दर्शाया जाता है, तो इस प्रतिनिधित्व में एक विसंगति होनी चाहिए जहां कोण अपने अधिकतम मूल्य से अपने न्यूनतम मूल्य तक पहुँच जाता है। नतीजतन, ऐसा हो सकता है कि दो समान अभिविन्यास कोणों द्वारा दर्शाए जाते हैं जिनका एक माध्य होता है जो मूल कोणों में से किसी के भी करीब नहीं होता है और इसलिए, यह प्रतिनिधित्व औसत नहीं है। किनारे के अभिविन्यास के अन्य प्रतिनिधित्व हैं, जैसे कि संरचना टेंसर, जो औसत हैं। एक अन्य उदाहरण गति से संबंधित है, जहां कुछ मामलों में केवल कुछ किनारे के सापेक्ष सामान्य वेग निकाला जा सकता है। यदि ऐसी दो विशेषताओं को निकाला गया है और उन्हें एक ही सही वेग को संदर्भित करने के लिए माना जा सकता है, तो इस वेग को सामान्य वेग वैक्टर के औसत के रूप में नहीं दिया जाता है। इसलिए, सामान्य वेग वैक्टर औसत नहीं होते हैं। इसके बजाय, मैट्रिक्स या टेंसर का उपयोग करके गतियों के अन्य प्रतिनिधित्व हैं, जो सामान्य वेग विवरणकों के औसत संचालन के संदर्भ में सही वेग देते हैं। प्रत्येक छवि में पाई गई मिलान विशेषताओं को कई छवियों में मिलान किया जा सकता है ताकि संबंधित विशेषताओं जैसे कि संबंधित बिंदुओं को स्थापित किया जा सके। एल्गोरिथ्म संदर्भ छवि और लक्ष्य छवि के बीच बिंदु पत्राचार की तुलना और विश्लेषण पर आधारित है। यदि अव्यवस्थित दृश्य का कोई भी हिस्सा सीमा से अधिक पत्राचार साझा करता है, तो अव्यवस्थित दृश्य छवि के उस हिस्से को लक्षित किया जाता है और वहां संदर्भ वस्तु को शामिल करने के लिए माना जाता है। कंप्यूटर दृष्टि स्वचालित छवि एनोटेशन फीचर लर्निंग फीचर चयन अग्रभूमि पहचान वेक्टराइजेशन (छवि अनुरेखण) संदर्भ आगे पढ़ना (स्केल-स्पेस संचालन के आधार पर तैयार किए गए कई फीचर डिटेक्टरों का सारांश और समीक्षा)