Pose (computer vision)
कम्प्यूटिंग और कंप्यूटर दृष्टि के क्षेत्र में, मुद्रा (या स्थानिक मुद्रा) एक वस्तु की स्थिति और अभिविन्यास का प्रतिनिधित्व करती है, आमतौर पर तीन आयामों में। मुद्राओं को अक्सर परिवर्तन मैट्रिक्स के रूप में आंतरिक रूप से संग्रहीत किया जाता है। "पोज" शब्द काफी हद तक "ट्रांसफॉर्म" शब्द का पर्याय है, लेकिन एक परिवर्तन में अक्सर स्केल शामिल हो सकता है, जबकि पोज नहीं होता है। कंप्यूटर दृष्टि में, किसी वस्तु की मुद्रा का अनुमान अक्सर मुद्रा आकलन की प्रक्रिया द्वारा कैमरा इनपुट से लगाया जाता है। इस जानकारी का उपयोग तब किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, एक रोबोट को किसी वस्तु में हेरफेर करने की अनुमति देने के लिए या पर्यावरण में उसकी कथित स्थिति और अभिविन्यास के आधार पर वस्तु में जाने से बचने के लिए। अन्य अनुप्रयोगों में कंकाल क्रिया की पहचान शामिल है। मुद्रा आकलन एक छवि (या स्टीरियो छवियाँ, छवि अनुक्रम) में एक वस्तु की मुद्रा निर्धारित करने के विशिष्ट कार्य को मुद्रा आकलन के रूप में संदर्भित किया जाता है। छवि संवेदक विन्यास और कार्यप्रणाली के चयन के आधार पर मुद्रा आकलन समस्याओं को विभिन्न तरीकों से हल किया जा सकता है। कार्यप्रणाली के तीन वर्गों को अलग किया जा सकता हैः विश्लेषणात्मक या ज्यामितीय विधियाँः यह देखते हुए कि छवि संवेदक (कैमरा) को कैलिब्रेट किया गया है और दृश्य में 3डी बिंदुओं और छवि में 2डी बिंदुओं से मानचित्रण ज्ञात है। यदि वस्तु की ज्यामिति भी ज्ञात है, तो इसका मतलब है कि कैमरा छवि पर वस्तु की प्रक्षेपित छवि वस्तु की मुद्रा का एक प्रसिद्ध कार्य है। एक बार जब वस्तु पर नियंत्रण बिंदुओं का एक सेट, आमतौर पर कोनों या अन्य विशेषता बिंदुओं की पहचान कर ली जाती है, तो समीकरणों के एक सेट से मुद्रा परिवर्तन को हल करना संभव है जो बिंदुओं के 3 डी निर्देशांक को उनके 2 डी छवि निर्देशांक से संबंधित करते हैं। एल्गोरिदम जो एक अन्य बिंदु बादल के संबंध में एक बिंदु बादल की मुद्रा निर्धारित करते हैं, उन्हें बिंदु सेट पंजीकरण एल्गोरिदम के रूप में जाना जाता है, यदि बिंदुओं के बीच पत्राचार पहले से ही ज्ञात नहीं हैं। आनुवंशिक एल्गोरिदम विधियाँः यदि किसी वस्तु की मुद्रा की गणना वास्तविक समय में नहीं की जानी है तो आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण विशेष रूप से तब मजबूत होता है जब छवियों को पूरी तरह से कैलिब्रेट नहीं किया जाता है। इस विशेष मामले में, मुद्रा आनुवंशिक प्रतिनिधित्व का प्रतिनिधित्व करती है और छवि के साथ वस्तु नियंत्रण बिंदुओं के प्रक्षेपण के बीच की त्रुटि फिटनेस फ़ंक्शन है। अधिगम-आधारित विधियाँः ये विधियाँ कृत्रिम शिक्षण-आधारित प्रणाली का उपयोग करती हैं जो परिवर्तन प्रस्तुत करने के लिए 2डी छवि विशेषताओं से मानचित्रण सीखती हैं। संक्षेप में, इसका मतलब है कि सीखने के चरण के दौरान विभिन्न मुद्राओं में वस्तु की छवियों का एक पर्याप्त बड़ा समूह प्रणाली के सामने प्रस्तुत किया जाना चाहिए। एक बार सीखने का चरण पूरा हो जाने के बाद, प्रणाली को वस्तु की छवि को देखते हुए वस्तु की मुद्रा का अनुमान प्रस्तुत करने में सक्षम होना चाहिए। कैमरा पोज भी देखें जेस्चर रिकग्निशन होमोग्राफी (कंप्यूटर दृष्टि) गति से कैमरा अंशांकन संरचना आवश्यक मैट्रिक्स और ट्राइफोकल टेंसर (सापेक्ष मुद्रा) संदर्भ कंप्यूटर दृष्टि में कंप्यूटर दृष्टि ज्यामिति रोबोट नियंत्रण