Change detection
सांख्यिकीय विश्लेषण में, परिवर्तन का पता लगाने या परिवर्तन बिंदु का पता लगाने का प्रयास उस समय की पहचान करने का प्रयास करता है जब एक यादृच्छिक प्रक्रिया या समय श्रृंखला के प्रायिकता वितरण में परिवर्तन होता है। सामान्य तौर पर समस्या यह पता लगाने से संबंधित है कि कोई परिवर्तन हुआ है या नहीं, या क्या कई परिवर्तन हुए होंगे, और ऐसे किसी भी परिवर्तन के समय की पहचान करना। विशिष्ट अनुप्रयोग, जैसे कदम का पता लगाना और किनारे का पता लगाना, प्रक्रिया के माध्य, भिन्नता, सहसंबंध या वर्णक्रमीय घनत्व में परिवर्तन से संबंधित हो सकते हैं। अधिक आम तौर पर परिवर्तन का पता लगाने में विसंगत व्यवहार का पता लगाना भी शामिल हैः विसंगति का पता लगाना। ऑफ़लाइन परिवर्तन बिंदु का पता लगाना यह माना जाता है कि लंबाई का एक क्रम उपलब्ध है और लक्ष्य यह पहचानना है कि क्या श्रृंखला में कोई परिवर्तन बिंदु (ओं) हुआ है। यह पोस्ट हॉक विश्लेषण का एक उदाहरण है और अक्सर परिकल्पना परीक्षण विधियों का उपयोग करके संपर्क किया जाता है। इसके विपरीत, ऑनलाइन परिवर्तन बिंदु का पता लगाना आने वाले डेटा स्ट्रीम में परिवर्तन बिंदुओं का पता लगाने से संबंधित है। पृष्ठभूमि एक समय श्रृंखला समय के साथ एक या अधिक मात्राओं की प्रगति को मापती है। उदाहरण के लिए, उपरोक्त चित्र 1870 और 1970 के बीच नील नदी में पानी के स्तर को दर्शाता है। परिवर्तन बिंदु का पता लगाना यह पहचानने से संबंधित है कि क्या, और यदि ऐसा है तो कब, श्रृंखला का व्यवहार महत्वपूर्ण रूप से बदलता है। नील नदी के उदाहरण में, नदी में बांध बनने के बाद पानी की मात्रा में काफी बदलाव आता है। महत्वपूर्ण रूप से, समय श्रृंखला के चल रहे व्यवहार से भिन्न विसंगत टिप्पणियों को आम तौर पर परिवर्तन बिंदु नहीं माना जाता है जब तक कि श्रृंखला बाद में अपने पिछले व्यवहार पर लौटती है। गणितीय रूप से, हम एक समय श्रृंखला को टिप्पणियों के एक क्रमबद्ध अनुक्रम के रूप में वर्णित कर सकते हैं। हम समय श्रृंखला के सबसेट के संयुक्त वितरण को इस प्रकार लिख सकते हैं। यदि लक्ष्य यह निर्धारित करना है कि क्या लंबाई की एक सीमित समय श्रृंखला में एक समय पर एक परिवर्तन बिंदु हुआ है, तो हम वास्तव में पूछते हैं कि क्या बराबर है। इस समस्या को एक से अधिक परिवर्तन बिंदु के मामले में सामान्यीकृत किया जा सकता है। एल्गोरिदम ऑनलाइन परिवर्तन का पता लगाना अनुक्रमिक विश्लेषण ("ऑनलाइन") दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, किसी भी परिवर्तन परीक्षण को इन सामान्य मेट्रिक्स के बीच एक समझौता करना चाहिएः गलत अलार्म दर गलत पहचान दर का पता लगाने में देरी बेयस परिवर्तन-पहचान समस्या में, परिवर्तन समय के लिए एक पूर्व वितरण उपलब्ध है। ऑनलाइन परिवर्तन का पता लगाने के लिए स्ट्रीमिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। ऑफ़लाइन परिवर्तन का पता लगाने वाला बेसेविल (1993, खंड 2.6) पृष्ठ और पिकार्ड के कार्यों के आधार पर परिकल्पना परीक्षण और दो-चरण प्रतिगमन से संबंधित परिवर्तन समय के अधिकतम-आजीविका अनुमान के साथ ऑफ़लाइन परिवर्तन-इन-मीन का पता लगाने पर चर्चा करता है। अन्य दृष्टिकोण अधिकतम संभावना अनुमान के आधार पर क्लस्टरिंग का उपयोग करते हैं, वर्णक्रमीय विश्लेषण या एकल स्पेक्ट्रम विश्लेषण के माध्यम से परिवर्तनों की संख्या और समय का अनुमान लगाने के लिए अनुकूलन का उपयोग करते हैं। सांख्यिकीय रूप से, परिवर्तन का पता लगाना अक्सर एक मॉडल चयन समस्या के रूप में माना जाता है। अधिक चेंजप्वाइंट वाले मॉडल डेटा को बेहतर तरीके से फिट करते हैं लेकिन अधिक मापदंडों के साथ। मॉडल चयन मानदंड जैसे अकाइक सूचना मानदंड और बायेसियन सूचना मानदंड को अनुकूलित करके सबसे अच्छा समझौता पाया जा सकता है। बायेसियन मॉडल चयन का भी उपयोग किया गया है। बायेसियन विधियाँ अक्सर सभी प्रकार की अनिश्चितताओं की मात्रा निर्धारित करती हैं और शास्त्रीय विधियों द्वारा निपटने के लिए कठिन प्रश्नों का उत्तर देती हैं, जैसे कि किसी दिए गए समय में परिवर्तन होने की संभावना क्या है और डेटा में एक निश्चित संख्या में परिवर्तन बिंदु होने की संभावना क्या है। "ऑफ़लाइन" दृष्टिकोण का उपयोग स्ट्रीमिंग डेटा पर नहीं किया जा सकता है क्योंकि उन्हें पूर्ण समय श्रृंखला के आंकड़ों से तुलना करने की आवश्यकता होती है, और वास्तविक समय में परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया नहीं कर सकते हैं लेकिन अक्सर परिवर्तन समय और परिमाण का अधिक सटीक अनुमान प्रदान करते हैं। अनुप्रयोग परिवर्तन का पता लगाने वाले परीक्षणों का उपयोग अक्सर गुणवत्ता नियंत्रण, घुसपैठ का पता लगाने, स्पैम फ़िल्टरिंग, वेबसाइट ट्रैकिंग और चिकित्सा निदान के लिए विनिर्माण में किया जाता है। भाषाई परिवर्तन का पता लगाना भाषाई परिवर्तन का पता लगाना एक ही वाक्य की कई प्रस्तुतियों में शब्द-स्तर के परिवर्तनों का पता लगाने की क्षमता को संदर्भित करता है। शोधकर्ताओं ने पाया है कि बदले हुए शब्द और नए शब्द के बीच शब्दार्थिक अतिव्यापी (यानी, संबंध) की मात्रा उस आसानी को प्रभावित करती है जिसके साथ इस तरह का पता लगाया जाता है (स्टर्ट, सैनफोर्ड, स्टीवर्ट, और डेविडियाक, 2004)। अतिरिक्त शोध में पाया गया है कि मूल वाक्य के प्रारंभिक पढ़ने के दौरान बदले जाने वाले शब्द पर ध्यान केंद्रित करने से पहचान में सुधार हो सकता है। इसे ध्यान केंद्रित करने के लिए इटैलिकीकृत पाठ का उपयोग करते हुए दिखाया गया था, जिसके तहत जो शब्द बदल रहा है उसे मूल वाक्य (सैनफोर्ड, सैनफोर्ड, मोले और एम्मोट, 2006) में इटैलिकीकृत किया गया है, साथ ही साथ "यह वह पेड़ था जिसे पानी की आवश्यकता थी" जैसे विखंडन निर्माणों का उपयोग किया गया है। (केनेट, वुर्म, और वैन हैवरमेट, 2010)। ये परिवर्तन-पहचान घटनाएं मजबूत प्रतीत होती हैं, यहां तक कि पार-भाषाई रूप से तब भी होती हैं जब द्विभाषी मूल वाक्य को अपनी मूल भाषा में और बदले हुए वाक्य को अपनी दूसरी भाषा में पढ़ते हैं (केनेट, वुर्म और वैन हैवरमेट, 2010)। हाल ही में, शोधकर्ताओं ने परिवर्तन बिंदु का पता लगाने का उपयोग करके लौकिक कॉर्पोरा (उदाहरण के लिएः "गे" शब्द ने समय के साथ एक नया अर्थ प्राप्त कर लिया है) का कम्प्यूटेशनल रूप से विश्लेषण करके शब्दार्थ में शब्द-स्तर के परिवर्तनों का पता लगाया है। यह संगीत जैसे गैर-शब्दों को पढ़ने पर भी लागू होता है। भले ही संगीत एक भाषा नहीं है, फिर भी इसे लिखा जाता है और लोग इसके अर्थ को समझते हैं जिसमें धारणा और ध्यान शामिल होता है, जिससे परिवर्तन का पता लगाया जा सकता है। दृश्य परिवर्तन का पता लगाना दृश्य परिवर्तन का पता लगाना दो या दो से अधिक छवियों या दृश्यों के बीच अंतर का पता लगाने की क्षमता है। यह कई रोजमर्रा के कार्यों में आवश्यक है। एक उदाहरण सुरक्षित और सफलतापूर्वक गाड़ी चलाने के लिए सड़क पर परिवर्तनों का पता लगाना है। अन्य वाहनों, यातायात नियंत्रण संकेतों, पैदल चलने वालों और बहुत कुछ का पता लगाने के लिए मोटर वाहनों के संचालन में परिवर्तन का पता लगाना महत्वपूर्ण है। दृश्य परिवर्तन का पता लगाने का उपयोग करने का एक और उदाहरण चेहरे की पहचान है। किसी के रूप को देखते समय, परिवर्तन का पता लगाना महत्वपूर्ण है, क्योंकि चेहरे "गतिशील" होते हैं और "प्रकाश की स्थिति, चेहरे के भाव, उम्र बढ़ने और अवरोध" जैसे विभिन्न कारकों के कारण रूप में बदल सकते हैं। परिवर्तन का पता लगाने वाले एल्गोरिदम विभिन्न तकनीकों का उपयोग करते हैं, जैसे कि "फीचर ट्रैकिंग, संरेखण और सामान्यीकरण", लोगों की सही पहचान करने के लिए व्यक्तियों में विभिन्न चेहरे की विशेषताओं और पैटर्न को पकड़ने और तुलना करने के लिए। दृश्य परिवर्तन का पता लगाने में "कई सेंसर इनपुट, संज्ञानात्मक प्रक्रियाएं और ध्यान तंत्र" का एकीकरण शामिल है, जो अक्सर एक ही बार में कई उत्तेजनाओं पर ध्यान केंद्रित करता है। मस्तिष्क आँखों से दृश्य जानकारी को संसाधित करता है, इसकी तुलना स्मृति में संग्रहीत पिछले ज्ञान से करता है, और दो उत्तेजनाओं के बीच अंतर की पहचान करता है। यह प्रक्रिया तेजी से और अनजाने में होती है, जिससे व्यक्ति बदलते वातावरण के प्रति प्रतिक्रिया कर सकते हैं और अपने व्यवहार में आवश्यक समायोजन कर सकते हैं। संज्ञानात्मक परिवर्तन का पता लगाने परिवर्तन का पता लगाने के संज्ञानात्मक कार्यों का विश्लेषण करने के लिए कई अध्ययन किए गए हैं। संज्ञानात्मक परिवर्तन का पता लगाने के साथ, शोधकर्ताओं ने पाया है कि अधिकांश लोग अपने परिवर्तन का पता लगाने को अधिक महत्व देते हैं, जब वास्तव में, वे अंधेपन को बदलने के लिए अधिक संवेदनशील होते हैं जितना वे सोचते हैं। संज्ञानात्मक परिवर्तन का पता लगाने में बाहरी कारकों के आधार पर कई जटिलताएं होती हैं, और संवेदी मार्ग परिवर्तनों का पता लगाने में किसी की सफलता को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। एक अध्ययन प्रस्तावित करता है और साबित करता है कि बहु-संवेदी मार्ग नेटवर्क, जिसमें तीन संवेदी मार्ग होते हैं, परिवर्तन का पता लगाने की प्रभावशीलता को काफी बढ़ाता है। संवेदी मार्ग एक उत्तेजना को एक साथ फ्यूज करता है, संवेदी मार्ग दो में बदले हुए व्यवहार को सीखने के लिए मध्य संयोजन रणनीति का उपयोग करना शामिल है, और संवेदी मार्ग तीन में बदले हुए व्यवहार को सीखने के लिए मध्य अंतर रणनीति का उपयोग करना शामिल है। इन तीनों के एक साथ काम करने के साथ, परिवर्तन का पता लगाने की सफलता दर में काफी वृद्धि हुई है। पहले यह माना जाता था कि पोस्टीरियर पैरिटल कॉर्टेक्स (पी. पी. सी.) ने "संवेदी और कार्य-संबंधी गतिविधि" पर ध्यान केंद्रित करने के कारण परिवर्तन का पता लगाने में भूमिका निभाई। हालाँकि, अध्ययनों ने यह भी गलत साबित किया है कि परिवर्तन का पता लगाने के लिए पी. पी. सी. आवश्यक है; हालाँकि इनका एक दूसरे के साथ उच्च कार्यात्मक संबंध है, परिवर्तन का पता लगाने में पी. पी. सी. की यंत्रवत भागीदारी महत्वहीन है। इसके अलावा, टॉप-डाउन प्रोसेसिंग परिवर्तन का पता लगाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है क्योंकि यह लोगों को पृष्ठभूमि ज्ञान का सहारा लेने में सक्षम बनाती है जो तब धारणा को प्रभावित करती है, जो बच्चों में भी आम है। शोधकर्ताओं ने बच्चों के विकास और बचपन से लेकर वयस्कता तक परिवर्तन का पता लगाने के बारे में एक अनुदैर्ध्य अध्ययन किया है। इसमें, यह पाया गया कि बड़े बच्चों की तुलना में छोटे शिशुओं में परिवर्तन का पता लगाना अधिक मजबूत है, जिसमें टॉप-डाउन प्रोसेसिंग इस परिणाम में मुख्य योगदानकर्ता है। यह भी देखें संरचनात्मक विराम-मॉडल संरचना में परिवर्तन पहचान सिद्धांत परिकल्पना परीक्षण याद दर प्राप्तकर्ता संचालन विशेषता परिवर्तन अंधापन संदर्भ आगे पढ़ें