Contextual image classification
سیاق و سباق کی تصویر کی درجہ بندی، کمپیوٹر وژن میں پیٹرن کی شناخت کا ایک موضوع، تصاویر میں سیاق و سباق کی معلومات پر مبنی درجہ بندی کا ایک نقطہ نظر ہے۔ "سیاق و سباق" کا مطلب ہے کہ یہ نقطہ نظر قریبی پکسلز کے تعلقات پر توجہ مرکوز کر رہا ہے، جسے پڑوس بھی کہا جاتا ہے۔ اس نقطہ نظر کا مقصد سیاق و سباق کی معلومات کا استعمال کرتے ہوئے تصاویر کی درجہ بندی کرنا ہے۔ تعارف پروسیسنگ زبان کی طرح، ایک لفظ کے متعدد معنی ہو سکتے ہیں جب تک کہ سیاق و سباق فراہم نہ کیا جائے، اور جملوں کے اندر موجود نمونے ہی واحد معلوماتی حصے ہیں جن کی ہمیں پرواہ ہے۔ تصاویر کے لیے اصول ایک ہی ہے۔ نمونوں کا پتہ لگائیں اور ان سے مناسب معنی جوڑیں۔ جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں دکھایا گیا ہے، اگر تصویر کا صرف ایک چھوٹا سا حصہ دکھایا گیا ہے، تو یہ بتانا بہت مشکل ہے کہ تصویر کس بارے میں ہے۔ یہاں تک کہ تصویر کے دوسرے حصے کو بھی آزمائیں، پھر بھی تصویر کی درجہ بندی کرنا مشکل ہے۔ تاہم، اگر ہم تصویر کے سیاق و سباق کو بڑھاتے ہیں، تو اسے پہچاننا زیادہ معنی رکھتا ہے۔ جیسا کہ مکمل تصاویر ذیل میں دکھائی دیتی ہیں، تقریبا ہر کوئی اسے آسانی سے درجہ بندی کر سکتا ہے۔ تقسیم کے طریقہ کار کے دوران، وہ طریقے جو سیاق و سباق کی معلومات کا استعمال نہیں کرتے ہیں وہ شور اور تغیرات کے لیے حساس ہوتے ہیں، اس طرح تقسیم کے نتیجے میں بہت سے غلط درجہ بند علاقوں پر مشتمل ہوں گے، اور اکثر یہ علاقے چھوٹے ہوتے ہیں (مثال کے طور پر، ایک پکسل)۔ دیگر تکنیکوں کے مقابلے میں، یہ نقطہ نظر شور کے لیے مضبوط ہے اور اس کے لیے کافی تغیرات حصوں کے تسلسل کو مدنظر رکھتے ہیں۔ اس نقطہ نظر کے کئی طریقے ذیل میں بیان کیے جائیں گے۔ لیبل شدہ تصویر پر پوسٹ پروسیسنگ فلٹر کے طور پر کام کرنے والی ایپلی کیشنز یہ نقطہ نظر شور کی وجہ سے چھوٹے علاقوں کے خلاف بہت موثر ہے۔ اور یہ چھوٹے علاقے عام طور پر چند پکسلز یا ایک پکسل سے تشکیل پاتے ہیں۔ سب سے زیادہ ممکنہ لیبل ان علاقوں کو تفویض کیا گیا ہے۔ تاہم، اس طریقہ کار میں ایک خرابی ہے۔ چھوٹے علاقوں کو شور کے بجائے درست علاقوں سے بھی بنایا جا سکتا ہے، اور اس صورت میں یہ طریقہ دراصل درجہ بندی کو بدتر بنا رہا ہے۔ یہ نقطہ نظر ریموٹ سینسنگ ایپلی کیشنز میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔ پروسیسنگ کے بعد کی درجہ بندی کو بہتر بنانا یہ دو مراحل کا درجہ بندی کا عمل ہے: ہر پکسل کے لیے پکسل کو لیبل کریں اور اس کے لیے ایک نیا فیچر ویکٹر بنائیں۔ نئے فیچر ویکٹر کا استعمال کریں اور ابتدائی مراحل میں پکسلز کو ضم کرنے کے لیے حتمی لیبل تفویض کرنے کے لیے سیاق و سباق کی معلومات کو یکجا کریں۔ سنگل پکسلز کا استعمال کرنے کے بجائے، پڑوسی پکسلز کو سیاق و سباق کی معلومات سے فائدہ اٹھانے والے یکساں علاقوں میں ضم کیا جا سکتا ہے۔ اور ان علاقوں کو درجہ بندی کے لیے فراہم کریں۔ پڑوس سے پکسل کی خصوصیت حاصل کرنا اصل سپیکٹرم ڈیٹا کو پڑوسی پکسلز کے ذریعے لے جانے والی سیاق و سباق کی معلومات کو شامل کرکے، یا کچھ مواقع پر تبدیل کرکے بھی افزودہ کیا جا سکتا ہے۔ اس قسم کے پری پروسیسنگ کے طریقے بناوٹ والی تصویر کی شناخت میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔ عام طریقوں میں اوسط اقدار، تغیرات، ساخت کی تفصیل وغیرہ شامل ہیں۔ سپیکٹرم اور مقامی معلومات کو یکجا کرنا درجہ بندی کرنے والا پکسلز کو لیبل تفویض کرنے کے لیے گرے لیول اور پکسل پڑوس (سیاق و سباق کی معلومات) کا استعمال کرتا ہے۔ ایسی صورت میں معلومات سپیکٹرم اور مقامی معلومات کا مجموعہ ہوتی ہے۔ بائز کم از کم غلطی کی درجہ بندی کے ذریعہ تقویت یافتہ امیج ڈیٹا کی سیاق و سباق کی درجہ بندی بائز کم از کم غلطی کی درجہ بندی پر مبنی ہے (جسے نائیو بائز درجہ بندی بھی کہا جاتا ہے)۔ پکسل پیش کریں: ایک پکسل کو اس طرح ظاہر کیا جاتا ہے۔ ہر پکسل کا پڑوس ایک ویکٹر ہے اور اس کے طور پر ظاہر کیا جاتا ہے۔ پڑوس کے ویکٹر میں اقدار کو اس طرح ظاہر کیا جاتا ہے۔ ہر پکسل ویکٹر کے ذریعہ پیش کیا جاتا ہے پڑوس میں پکسلز کے لیبل (درجہ بندی) کو ویکٹر کے طور پر پیش کیا جاتا ہے یہاں تفویض کردہ کلاس کو ظاہر کرتا ہے۔ ایک ویکٹر پڑوس میں پکسل کے بغیر لیبل پیش کرتا ہے پڑوس: پڑوس کا سائز۔ سائز کی کوئی حد نہیں ہے، لیکن اسے ہر پکسل کے لیے نسبتا چھوٹا سمجھا جاتا ہے۔ پڑوس کا معقول سائز 4-کنیکٹوٹی یا 8-کنیکٹوٹی کا ہوگا (سرخ کے طور پر نشان زد ہے اور مرکز میں رکھا گیا ہے)۔ حساب: پکسل پر کم از کم غلطی کی درجہ بندی کا اطلاق کریں، اگر کسی کلاس کے پکسل پیش کرنے کا امکان سب سے زیادہ ہے، تو اس کی کلاس کے طور پر تفویض کریں۔ سیاق و سباق کی درجہ بندی کے اصول کو ذیل میں بیان کیا گیا ہے، یہ خصوصیت ویکٹر کے بجائے استعمال کرتا ہے۔ پوسٹرری امکان کا حساب لگانے کے لیے بیس فارمولا استعمال کریں ویکٹروں کی تعداد تصویر میں پکسلز کی تعداد کے برابر ہے۔ درجہ بندی کے لیے ہر پکسل کے مطابق ایک ویکٹر استعمال ہوتا ہے، اور ویکٹر پکسل کے پڑوس سے تیار ہوتا ہے۔ سیاق و سباق کی تصویر کی درجہ بندی کے بنیادی مراحل: ہر پکسل کے لیے فیچر ویکٹر کا حساب لگائیں۔ امکان کی تقسیم کے پیرامیٹرز کا حساب لگائیں اور بعد کے امکانات اور تمام لیبلز کا حساب لگائیں۔ تصویر کی درجہ بندی کا نتیجہ حاصل کریں۔ الگورتھم ٹیمپلیٹ میچنگ ٹیمپلیٹ میچنگ اس نقطہ نظر کا ایک "بروٹ فورس" نفاذ ہے۔ تصور یہ ہے کہ پہلے ٹیمپلیٹس کا ایک سیٹ بنائیں، اور پھر ٹیمپلیٹ کے ساتھ مماثل تصویر میں چھوٹے حصوں کی تلاش کریں۔ یہ طریقہ کمپیوٹیشنل طور پر اعلی اور غیر موثر ہے۔ یہ پورے عمل کے دوران ایک مکمل ٹیمپلیٹس کی فہرست رکھتا ہے اور امتزاج کی تعداد انتہائی زیادہ ہوتی ہے۔ پکسل امیج کے لیے، زیادہ سے زیادہ امتزاج ہو سکتے ہیں، جو اعلی حساب کتاب کی طرف لے جاتا ہے۔ یہ طریقہ ایک ٹاپ ڈاؤن طریقہ ہے اور اسے اکثر ٹیبل لک اپ یا ڈکشنری لک اپ کہا جاتا ہے۔ نچلے درجے کی مارکوف زنجیر مارکوف زنجیر کو پیٹرن کی شناخت میں بھی لاگو کیا جا سکتا ہے۔ کسی تصویر میں پکسلز کو بے ترتیب متغیرات کے ایک سیٹ کے طور پر پہچانا جا سکتا ہے، پھر پکسلز کے درمیان تعلق تلاش کرنے کے لیے نچلے درجے کے مارکوف چین کا استعمال کریں۔ تصویر کو ایک ورچوئل لائن کے طور پر سمجھا جاتا ہے، اور یہ طریقہ مشروط امکان کا استعمال کرتا ہے۔ ہلبرٹ خلا بھرنے والے منحنی خطوط ہلبرٹ منحنی خطوط پوری تصویر میں ایک منفرد انداز میں چلتے ہیں، یہ ہر پکسل کو دو بار دیکھے بغیر عبور کرتا ہے اور ایک مسلسل منحنی خطوط رکھتا ہے۔ یہ تیز اور موثر ہے۔ اوپر مذکور نچلے درجے کی مارکوف زنجیر اور ہلبرٹ خلائی بھرنے والے منحنی خطوط تصویر کو ایک لکیر کی ساخت کے طور پر استعمال کر رہے ہیں۔ تاہم مارکوف میش دو جہتی معلومات کو مدنظر رکھیں گے۔ انحصار کا درخت ایک ایسا طریقہ ہے جس میں درخت کے انحصار سے لے کر امکان کی تقسیم کا تخمینہ لگایا جاتا ہے۔ حوالہ جات بیرونی روابط ایڈوانسڈ ویژن ہوم پیج پیٹرن کی شناخت میں سیاق و سباق کا استعمال تصویر کا تجزیہ اور تفہیم: سیاق و سباق کی تصویر کی درجہ بندی کمپیوٹر وژن ایپلی کیشنز کمپیوٹر وژن امیج پروسیسنگ