Change detection
புள்ளியியல் பகுப்பாய்வில், மாற்றக் கண்டறிதல் அல்லது மாற்றப் புள்ளி கண்டறிதல் ஒரு சீரற்ற செயல்முறை அல்லது நேரத் தொடரின் நிகழ்தகவு விநியோகம் மாறும் நேரங்களை அடையாளம் காண முயற்சிக்கிறது. பொதுவாக, ஒரு மாற்றம் நிகழ்ந்ததா இல்லையா என்பதைக் கண்டறிவது, அல்லது பல மாற்றங்கள் ஏற்பட்டிருக்கலாம் என்பதைக் கண்டறிவது மற்றும் அத்தகைய மாற்றங்களின் நேரங்களை அடையாளம் காண்பது ஆகிய இரண்டையும் சிக்கல் கொண்டுள்ளது. படி கண்டறிதல் மற்றும் விளிம்பைக் கண்டறிதல் போன்ற குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகள், செயல்முறையின் சராசரி, மாறுபாடு, தொடர்பு அல்லது நிறமாலை அடர்த்தி ஆகியவற்றில் ஏற்படும் மாற்றங்களுடன் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம். மிகவும் பொதுவாக மாற்றத்தைக் கண்டறிவது முரண்பாடான நடத்தையைக் கண்டறிவதையும் உள்ளடக்கியதுஃ ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல். ஆஃப்லைன் மாற்றப் புள்ளி கண்டறிதல் நீளத்தின் வரிசை இருப்பதாகக் கருதப்படுகிறது, மேலும் தொடரில் ஏதேனும் மாற்றப் புள்ளி (கள்) ஏற்பட்டதா என்பதைக் கண்டறிவதே குறிக்கோள். இது போஸ்ட் ஹாக் பகுப்பாய்விற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு மற்றும் பெரும்பாலும் கருதுகோள் சோதனை முறைகளைப் பயன்படுத்தி அணுகப்படுகிறது. இதற்கு மாறாக, ஆன்லைன் மாற்றப் புள்ளி கண்டறிதல் என்பது உள்வரும் தரவு ஓட்டத்தில் மாற்றப் புள்ளிகளைக் கண்டறிவதில் அக்கறை கொண்டுள்ளது. பின்னணி ஒரு நேரத் தொடர் காலப்போக்கில் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட அளவுகளின் முன்னேற்றத்தை அளவிடுகிறது. உதாரணமாக, மேலே உள்ள படம் 1870 மற்றும் 1970 க்கு இடையில் நைல் ஆற்றில் இருந்த நீரின் அளவைக் காட்டுகிறது. மாற்றப் புள்ளி கண்டறிதல் என்பது தொடரின் நடத்தை கணிசமாக மாறுகிறதா, அப்படியானால் எப்போது என்பதைக் கண்டறிவதில் அக்கறை கொண்டுள்ளது. நைல் நதியின் உதாரணத்தில், ஆற்றில் ஒரு அணை கட்டப்பட்ட பிறகு நீரின் அளவு கணிசமாக மாறுகிறது. முக்கியமாக, நேரத் தொடரின் தற்போதைய நடத்தையிலிருந்து வேறுபடும் முரண்பட்ட அவதானிப்புகள் பொதுவாக தொடர் அதன் முந்தைய நடத்தைக்கு திரும்பும் வரை மாற்ற புள்ளிகளாக கருதப்படுவதில்லை. கணித ரீதியாக, ஒரு நேரத் தொடரை நாம் அவதானிப்புகளின் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட வரிசையாக விவரிக்கலாம். நேரத் தொடரின் துணைக்குழுவின் கூட்டு விநியோகத்தை நாம் இவ்வாறு எழுதலாம். ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட நேரத் தொடரில் ஒரு நேரத்தில் ஒரு மாற்றப் புள்ளி ஏற்பட்டதா என்பதைத் தீர்மானிப்பதே குறிக்கோள் என்றால், சமமானதா என்று நாம் உண்மையில் கேட்கிறோம். இந்த சிக்கலை ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட மாற்ற புள்ளியின் விஷயத்தில் பொதுமைப்படுத்தலாம். வழிமுறைகள் ஆன்லைன் மாற்றத்தைக் கண்டறிதல் தொடர்ச்சியான பகுப்பாய்வு ("ஆன்லைன்") அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தி, எந்தவொரு மாற்ற சோதனையும் இந்த பொதுவான அளவீடுகளுக்கு இடையில் ஒரு பரிமாற்றத்தை ஏற்படுத்த வேண்டும்ஃ தவறான அலாரம் விகிதம் தவறாகக் கண்டறிதல் விகிதம் கண்டறிதல் தாமதம் பேயஸ் மாற்றம்-கண்டறிதல் சிக்கலில், மாற்ற நேரத்திற்கு ஒரு முன் விநியோகம் கிடைக்கிறது. ஸ்ட்ரீமிங் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி ஆன்லைன் மாற்றத்தைக் கண்டறிவதும் செய்யப்படுகிறது. ஆஃப்லைன் மாற்றத்தைக் கண்டறிதல் பாஸ்வில்லே (1993, பிரிவு 2.6) பக்கம் மற்றும் பிகார்டின் படைப்புகளின் அடிப்படையில் கருதுகோள் சோதனை மற்றும் இரண்டு கட்ட பின்னடைவு தொடர்பான மாற்ற நேரத்தின் அதிகபட்ச-வாழ்வாதார மதிப்பீட்டுடன் ஆஃப்லைன் மாற்றத்தைக் கண்டறிதல் பற்றி விவாதிக்கிறது. மற்ற அணுகுமுறைகள் அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு மதிப்பீட்டின் அடிப்படையில் கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்துகின்றன, மாற்றங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் நேரங்களை ஊகிக்க உகப்பாக்கம் பயன்படுத்துகின்றன, நிறமாலை பகுப்பாய்வு அல்லது ஒற்றை ஸ்பெக்ட்ரம் பகுப்பாய்வு வழியாக. புள்ளிவிவர ரீதியாகப் பார்த்தால், மாற்றத்தைக் கண்டறிவது பெரும்பாலும் ஒரு மாதிரி தேர்வு சிக்கலாகக் கருதப்படுகிறது. அதிக மாற்ற புள்ளிகளைக் கொண்ட மாதிரிகள் தரவுகளுக்கு சிறப்பாக பொருந்துகின்றன, ஆனால் அதிக அளவுருக்களுடன். அகாய்க் தகவல் அளவுகோல் மற்றும் பேய்சியன் தகவல் அளவுகோல் போன்ற மாதிரி தேர்வு அளவுகோல்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம் சிறந்த பரிமாற்றத்தைக் காணலாம். பேய்சியன் மாதிரி தேர்வும் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. பேய்சியன் முறைகள் பெரும்பாலும் அனைத்து வகையான நிச்சயமற்ற தன்மைகளையும் அளவிடுகின்றன, மேலும் ஒரு குறிப்பிட்ட நேரத்தில் மாற்றத்தைக் கொண்டிருப்பதற்கான நிகழ்தகவு என்ன, ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான மாற்ற புள்ளிகளைக் கொண்ட தரவுகளின் நிகழ்தகவு என்ன போன்ற கிளாசிக்கல் முறைகளால் சமாளிக்க கடினமான கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கின்றன. ஸ்ட்ரீமிங் தரவுகளில் "ஆஃப்லைன்" அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்த முடியாது, ஏனெனில் அவை முழுமையான நேரத் தொடரின் புள்ளிவிவரங்களுடன் ஒப்பிட வேண்டும், மேலும் நிகழ்நேரத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்களுக்கு பதிலளிக்க முடியாது, ஆனால் பெரும்பாலும் மாற்ற நேரம் மற்றும் அளவு பற்றிய துல்லியமான மதிப்பீட்டை வழங்குகின்றன. பயன்பாடுகள் மாற்றம் கண்டறிதல் சோதனைகள் பெரும்பாலும் தரக் கட்டுப்பாடு, ஊடுருவல் கண்டறிதல், ஸ்பேம் வடிகட்டுதல், வலைத்தள கண்காணிப்பு மற்றும் மருத்துவ நோயறிதலுக்காக உற்பத்தியில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மொழியியல் மாற்றம் கண்டறிதல் என்பது ஒரே வாக்கியத்தின் பல விளக்கக்காட்சிகளில் சொல் நிலை மாற்றங்களைக் கண்டறியும் திறனைக் குறிக்கிறது. மாற்றப்பட்ட சொல்லுக்கும் புதிய சொல்லுக்கும் இடையிலான சொற்பொருள் ஒன்றுடன் ஒன்று (அதாவது, தொடர்பு) அளவு அத்தகைய கண்டறிதல் செய்யப்படுவதை எளிதில் பாதிக்கிறது என்று ஆராய்ச்சியாளர்கள் கண்டறிந்துள்ளனர் (ஸ்டர்ட், சான்ஃபோர்ட், ஸ்டீவர்ட், & டேவிடியாக், 2004). அசல் வாக்கியத்தின் ஆரம்ப வாசிப்பின் போது மாற்றப்படும் வார்த்தையில் ஒருவரின் கவனத்தை செலுத்துவது கண்டறிதலை மேம்படுத்தும் என்று கூடுதல் ஆராய்ச்சி கண்டறிந்துள்ளது. இது கவனத்தை மையப்படுத்த இடாலிக் செய்யப்பட்ட உரையைப் பயன்படுத்தி காட்டப்பட்டது, இதன் மூலம் மாறும் சொல் அசல் வாக்கியத்தில் (சான்ஃபோர்ட், சான்ஃபோர்ட், மோல்லே, & எம்மோட், 2006) இடாலிக் செய்யப்படுகிறது, அத்துடன் "இது மரம் தான் தண்ணீர் தேவை" போன்ற பிளவு கட்டுமானங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. (கென்னெட், வுர்ம், & வான் ஹேவர்மேட், 2010). இந்த மாற்றம்-கண்டறிதல் நிகழ்வுகள் வலுவானதாகத் தோன்றுகின்றன, இருமொழி பேசுபவர்கள் அசல் வாக்கியத்தை தங்கள் சொந்த மொழியிலும், மாற்றப்பட்ட வாக்கியத்தை தங்கள் இரண்டாவது மொழியிலும் படிக்கும்போது கூட குறுக்கு மொழியியல் ரீதியாக நிகழ்கின்றன (கென்னெட், வுர்ம் & வான் ஹேவர்மேட், 2010). சமீபத்தில், மாற்றப் புள்ளி கண்டறிதலைப் பயன்படுத்தி தற்காலிக கார்போராவை (எடுத்துக்காட்டாகஃ "கே" என்ற சொல் காலப்போக்கில் ஒரு புதிய பொருளைப் பெற்றுள்ளது) கணக்கீட்டு ரீதியாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் ஆராய்ச்சியாளர்கள் காலப்போக்கில் சொற்பொருளில் சொல்-நிலை மாற்றங்களைக் கண்டறிந்துள்ளனர். இசை போன்ற சொற்கள் அல்லாதவற்றைப் படிப்பதற்கும் இது பொருந்தும். இசை ஒரு மொழி அல்ல என்றாலும், அது இன்னும் எழுதப்பட்டு, மக்கள் அதன் அர்த்தத்தைப் புரிந்துகொள்ள வேண்டும், இது கருத்து மற்றும் கவனத்தை உள்ளடக்கியது, இது மாற்றத்தைக் கண்டறிய அனுமதிக்கிறது. காட்சி மாற்றம் கண்டறிதல் என்பது இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட படங்கள் அல்லது காட்சிகளுக்கு இடையிலான வேறுபாடுகளைக் கண்டறியும் ஒருவரின் திறன் ஆகும். இது பல அன்றாட பணிகளில் இன்றியமையாதது. பாதுகாப்பாகவும் வெற்றிகரமாகவும் வாகனம் ஓட்டுவதற்கு சாலையில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கண்டறிவது ஒரு எடுத்துக்காட்டு. மற்ற வாகனங்கள், போக்குவரத்து கட்டுப்பாட்டு சமிக்ஞைகள், பாதசாரிகள் மற்றும் பலவற்றைக் கண்டறிய மோட்டார் வாகனங்களை இயக்குவதில் மாற்றத்தைக் கண்டறிதல் முக்கியமானது. காட்சி மாற்றத்தைக் கண்டறிவதற்கான மற்றொரு எடுத்துக்காட்டு முக அங்கீகாரம் ஆகும். ஒருவரின் தோற்றத்தைக் கவனிக்கும்போது, மாற்றத்தைக் கண்டறிவது முக்கியம், ஏனெனில் முகங்கள் "மாறும்" மற்றும் "ஒளி நிலைமைகள், முகபாவனைகள், வயதான மற்றும் அடைப்பு" போன்ற பல்வேறு காரணிகளால் தோற்றத்தில் மாறலாம். மாற்றக் கண்டறிதல் வழிமுறைகள் மக்களை சரியாக அடையாளம் காண்பதற்காக தனிநபர்களின் வெவ்வேறு முக அம்சங்கள் மற்றும் வடிவங்களைப் பிடிக்கவும் ஒப்பிடவும் "அம்ச கண்காணிப்பு, சீரமைப்பு மற்றும் இயல்பாக்கம்" போன்ற பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. காட்சி மாற்றக் கண்டறிதல் என்பது "பல சென்சார்கள் உள்ளீடுகள், அறிவாற்றல் செயல்முறைகள் மற்றும் கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள்" ஆகியவற்றின் ஒருங்கிணைப்பை உள்ளடக்கியது, பெரும்பாலும் ஒரே நேரத்தில் பல தூண்டுதல்களில் கவனம் செலுத்துகிறது. மூளை கண்களில் இருந்து காட்சி தகவல்களை செயலாக்குகிறது, அதை நினைவகத்தில் சேமிக்கப்பட்ட முந்தைய அறிவுடன் ஒப்பிடுகிறது, மேலும் இரண்டு தூண்டுதல்களுக்கும் இடையிலான வேறுபாடுகளை அடையாளம் காட்டுகிறது. இந்த செயல்முறை விரைவாகவும் அறியாமையிலும் நிகழ்கிறது, இது தனிநபர்கள் மாறிவரும் சூழல்களுக்கு பதிலளிப்பதற்கும் அவர்களின் நடத்தையில் தேவையான மாற்றங்களைச் செய்வதற்கும் அனுமதிக்கிறது. அறிவாற்றல் மாற்றம் கண்டறிதல் மாற்றம் கண்டறிதலின் அறிவாற்றல் செயல்பாடுகளை பகுப்பாய்வு செய்ய பல ஆய்வுகள் நடத்தப்பட்டுள்ளன. அறிவாற்றல் மாற்றத்தைக் கண்டறிவதன் மூலம், பெரும்பாலான மக்கள் தங்கள் மாற்றத்தைக் கண்டறிவதை மிகைப்படுத்தி மதிப்பிடுவதாக ஆராய்ச்சியாளர்கள் கண்டறிந்துள்ளனர், உண்மையில், அவர்கள் நினைப்பதை விட குருட்டுத்தன்மையை மாற்றுவதற்கு அதிக வாய்ப்புள்ளது. அறிவாற்றல் மாற்றத்தைக் கண்டறிவது வெளிப்புற காரணிகளின் அடிப்படையில் பல சிக்கல்களைக் கொண்டுள்ளது, மேலும் மாற்றங்களைக் கண்டறிவதில் ஒருவரின் வெற்றியை தீர்மானிப்பதில் உணர்ச்சி பாதைகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. மூன்று உணர்ச்சி பாதைகளைக் கொண்ட பல உணர்ச்சி பாதை நெட்வொர்க், மாற்றத்தைக் கண்டறிவதற்கான செயல்திறனை கணிசமாக அதிகரிக்கிறது என்பதை ஒரு ஆய்வு முன்மொழிகிறது மற்றும் நிரூபிக்கிறது. உணர்ச்சி பாதை ஒன்று தூண்டுதல்களை ஒன்றாக இணைக்கிறது, உணர்ச்சி பாதை இரண்டு மாற்றப்பட்ட நடத்தையைக் கற்றுக்கொள்ள நடுத்தர ஒருங்கிணைப்பு மூலோபாயத்தைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது, மேலும் உணர்ச்சி பாதை மூன்று மாற்றப்பட்ட நடத்தையைக் கற்றுக்கொள்ள நடுத்தர வேறுபாடு மூலோபாயத்தைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. இவை மூன்றும் இணைந்து செயல்படுவதால், மாற்றத்தைக் கண்டறிவது கணிசமாக அதிகரித்த வெற்றி விகிதத்தைக் கொண்டுள்ளது. "உணர்ச்சி மற்றும் பணி தொடர்பான செயல்பாடு" ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்தியதால், பின்புற பக்கவாட்டு புறணி (பி. பி. சி) மாற்றம் கண்டறிதலை மேம்படுத்துவதில் பங்கு வகித்தது என்று முன்பு நம்பப்பட்டது. இருப்பினும், மாற்றத்தைக் கண்டறிவதற்கு PPC அவசியம் என்பதை ஆய்வுகள் நிரூபித்துள்ளன; இவை ஒன்றுக்கொன்று அதிக செயல்பாட்டு தொடர்பைக் கொண்டிருந்தாலும், மாற்றத்தைக் கண்டறிவதில் PPC இன் இயந்திரவியல் ஈடுபாடு முக்கியமற்றது. மேலும், மாற்றத்தைக் கண்டறிவதில் மேல்-கீழ் செயலாக்கம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, ஏனெனில் இது மக்கள் பின்னணி அறிவை நாட உதவுகிறது, இது பின்னர் புலனுணர்வை பாதிக்கிறது, இது குழந்தைகளிலும் பொதுவானது. குழந்தைகளின் வளர்ச்சி மற்றும் குழந்தை பருவம் முதல் வயதுவந்தோர் வரை ஏற்படும் மாற்றத்தைக் கண்டறிவது குறித்து ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஒரு நீளமான ஆய்வை நடத்தியுள்ளனர். இதில், பெரிய குழந்தைகளுடன் ஒப்பிடும்போது இளம் குழந்தைகளில் மாற்றம் கண்டறிதல் வலுவானது என்று கண்டறியப்பட்டது, மேல்-கீழ் செயலாக்கம் இந்த முடிவுக்கு முக்கிய பங்களிப்பாகும். மேலும் காண்க கட்டமைப்பு இடைவெளி-மாதிரி கட்டமைப்பில் மாற்றம் கண்டறிதல் கோட்பாடு கருதுகோள் சோதனை நினைவுகூருங்கள் விகிதம் பெறுநர் இயக்க பண்பு மாற்றம் குருட்டுத்தன்மை குறிப்புகள் மேலும் வாசிப்பு