Geometric feature learning
جیومیٹرک فیچر لرننگ ایک ایسی تکنیک ہے جو بصری کاموں کو حل کرنے کے لیے مشین لرننگ اور کمپیوٹر وژن کو یکجا کرتی ہے۔ اس طریقہ کار کا بنیادی مقصد تصاویر سے ہندسی خصوصیات کو جمع کرکے اور موثر مشین لرننگ کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے انہیں سیکھ کر کسی شے کی نمائندگی کرنے کے لیے ہندسی شکل کی نمائندہ خصوصیات کا ایک مجموعہ تلاش کرنا ہے۔ انسان بصری کاموں کو حل کرتے ہیں اور جو کچھ دیکھتے ہیں اس سے ادراکی معلومات نکال کر ماحول کو تیزی سے جواب دے سکتے ہیں۔ محققین کمپیوٹر وژن کے مسائل کو حل کرنے کے لیے اشیاء کو پہچاننے کی انسانوں کی صلاحیت کی تقلید کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایم ماتا اور دیگر۔ (2002) نے رکاوٹوں سے بچنے کے لیے موبائل روبوٹ نیویگیشن کے کاموں میں فیچر لرننگ تکنیک کا اطلاق کیا۔ انہوں نے خصوصیات سیکھنے اور اشیاء (اعداد و شمار) کو پہچاننے کے لیے جینیاتی الگورتھم کا استعمال کیا۔ ہندسی خصوصیت سیکھنے کے طریقے نہ صرف شناخت کے مسائل کو حل کر سکتے ہیں بلکہ ترتیب وار ان پٹ حسی تصاویر کے ایک سیٹ کا تجزیہ کرکے بعد کے اقدامات کی پیش گوئی بھی کر سکتے ہیں، عام طور پر تصاویر کی کچھ نکالی ہوئی خصوصیات۔ سیکھنے کے ذریعے، اگلے عمل کے بارے میں کچھ مفروضے دیے جاتے ہیں اور ہر مفروضے کے امکان کے مطابق ایک انتہائی ممکنہ عمل دیا جاتا ہے۔ یہ تکنیک مصنوعی ذہانت کے شعبے میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہے۔ تعارف ہندسی خصوصیت سیکھنے کے طریقے تصاویر سے مخصوص ہندسی خصوصیات نکالتے ہیں۔ ہندسی خصوصیات ان اشیاء کی خصوصیات ہیں جو ہندسی عناصر جیسے پوائنٹس، لائنیں، منحنی خطوط یا سطحوں کے ایک سیٹ کے ذریعہ تعمیر کی جاتی ہیں۔ یہ خصوصیات کونے کی خصوصیات، کنارے کی خصوصیات، بلب، ریجز، سیلینٹ پوائنٹس امیج ٹیکسٹچر وغیرہ ہو سکتی ہیں، جن کا پتہ فیچر کا پتہ لگانے کے طریقوں سے لگایا جا سکتا ہے۔ ہندسی خصوصیات ابتدائی خصوصیات کونے: کونے اشیاء کی ایک بہت ہی آسان لیکن اہم خصوصیت ہیں۔ خاص طور پر، پیچیدہ اشیاء میں عام طور پر ایک دوسرے کے ساتھ مختلف کونے کی خصوصیات ہوتی ہیں۔ کسی شے کے کونوں کو کونے کا پتہ لگانے کے ذریعے نکالا جا سکتا ہے۔ چو اور ڈن نے دو سیدھی لکیر کے حصوں کے درمیان فاصلے اور زاویے سے ایک کونے کی وضاحت کرنے کے لیے ایک مختلف طریقہ استعمال کیا۔ یہ خصوصیات کو کئی اجزاء کی پیرامیٹرائزڈ کمپوزیشن کے طور پر بیان کرنے کا ایک نیا طریقہ ہے۔ کنارے: کنارے کسی تصویر کی یک جہتی ساخت کی خصوصیات ہیں۔ وہ مختلف تصویری خطوں کی حدود کی نمائندگی کرتے ہیں۔ کنارے کا پتہ لگانے کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے کنارے کو ڈھونڈ کر کسی شے کے خاکے کا آسانی سے پتہ لگایا جا سکتا ہے۔ بلب: بلب تصاویر کے علاقوں کی نمائندگی کرتے ہیں، جن کا پتہ بلب کا پتہ لگانے کے طریقہ کار سے لگایا جا سکتا ہے۔ ریج: عملی نقطہ نظر سے، ایک ریج کو ایک جہتی منحنی خطوط کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے جو ہم آہنگی کے محور کی نمائندگی کرتا ہے۔ ریجز کا پتہ لگانے کا طریقہ-ریج کا پتہ لگانے کے نمایاں نکات دیکھیں-قادر-بریڈی سیلینسی ڈیٹیکٹر امیج ٹیکسٹچر دیکھیں مرکب خصوصیات ہندسی ساخت ہندسی جزو کی خصوصیت کئی قدیم خصوصیات کا مجموعہ ہے اور یہ ہمیشہ 2 سے زیادہ قدیم خصوصیات جیسے کناروں، کونوں یا بلب پر مشتمل ہوتا ہے۔ محل وقوع x پر ہندسی خصوصیت ویکٹر کو نکالنے کا حساب حوالہ نقطہ کے مطابق کیا جا سکتا ہے، جو ذیل میں دکھایا گیا ہے: x کا مطلب خصوصیات کے مقام کا مقام ہے، جس کا مطلب واقفیت ہے، جس کا مطلب اندرونی پیمانہ ہے۔ بولین مرکب خصوصیت دو ذیلی خصوصیات پر مشتمل ہوتی ہے جو ابتدائی خصوصیات یا مرکب خصوصیات ہو سکتی ہیں۔ بولین خصوصیات کی دو قسمیں ہیں: مشترکہ خصوصیت جس کی قیمت دو ذیلی خصوصیات کی پیداوار ہے اور اختلاط خصوصیات جن کی قیمت دو ذیلی خصوصیات میں سے زیادہ سے زیادہ ہے۔ فیچر اسپیس فیچر اسپیس پر سب سے پہلے سیگن نے کمپیوٹر وژن ایریا میں غور کیا تھا۔ انہوں نے مقامی خصوصیات کے ہندسی تعلقات کی نمائندگی کے لیے کثیر سطحی گراف کا استعمال کیا۔ سیکھنے کے الگورتھم بہت سے سیکھنے کے الگورتھم ہیں جن کا اطلاق کسی تصویر میں موجود اشیاء کی مخصوص خصوصیات کو تلاش کرنا سیکھنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ سیکھنا اضافی ہو سکتا ہے، مطلب یہ ہے کہ آبجیکٹ کلاسز کو کسی بھی وقت شامل کیا جا سکتا ہے۔ جیومیٹرک فیچر نکالنے کے طریقے کارنر فٹنگ کنارے کا پتہ لگانے کی عالمی ساخت کا پتہ لگانے کی خصوصیت ہسٹوگرام لائن کا پتہ لگانے سے منسلک اجزاء کی لیبلنگ امیج ٹیکسٹچر موشن تخمینہ فیچر لرننگ الگورتھم 1.Acquire ایک نئی تربیتی تصویر "I"۔ شناخت الگورتھم کے لیے 2.According، نتیجہ کا جائزہ لیں۔ اگر نتیجہ درست ہے، تو نئے آبجیکٹ کلاسز کو پہچانا جاتا ہے۔ ریکگنیشن الگورتھم ریکگنیشن الگورتھم کا کلیدی نقطہ تمام کلاسوں کی تمام خصوصیات میں سب سے زیادہ مخصوص خصوصیات کو تلاش کرنا ہے۔ لہذا خصوصیت کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے نیچے دی گئی مساوات کا استعمال تصاویر میں کسی خصوصیت کی قدر کی پیمائش کریں، اور کسی خصوصیت کو مقامی بنائیں: جہاں تشخیص کے طور پر بیان کیا گیا ہے خصوصیات کو پہچاننے کے بعد، نتائج کا اندازہ اس بات کا تعین کرنے کے لیے کیا جانا چاہیے کہ آیا کلاسوں کو پہچانا جا سکتا ہے، شناخت کے نتائج کی پانچ تشخیصی قسمیں ہیں: درست، غلط، مبہم، الجھن اور لاعلمی۔ جب تشخیص درست ہو تو ایک نئی تربیتی تصویر شامل کریں اور اسے تربیت دیں۔ اگر شناخت ناکام ہو جاتی ہے تو فیچر نوڈس کو اپنی مخصوص طاقت کو زیادہ سے زیادہ کرنا چاہیے جس کی وضاحت کولموگوروف-سمرنو فاصلہ (کے ایس ڈی) کرتا ہے۔ 3.Feature لرننگ الگورتھم کسی خصوصیت کو پہچاننے کے بعد، اس کی جانچ کے لیے فیچر لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، تصویر کو پہچاننے کے لیے اسے بایسیئن نیٹ ورک پر لاگو کیا جانا چاہیے۔ فیچر لرننگ الگورتھم کا بنیادی مقصد نمونے کی تصویر سے ایک نئی خصوصیت تلاش کرنا ہے تاکہ یہ جانچ کی جا سکے کہ کلاسیں تسلیم شدہ ہیں یا نہیں۔ دو معاملات پر غور کیا جانا چاہیے: نمونے کی تصویر سے بالترتیب حقیقی کلاس اور غلط کلاس کی نئی خصوصیت تلاش کرنا۔ اگر حقیقی کلاس کی نئی خصوصیت کا پتہ چلا ہے اور غلط کلاس کو پہچانا نہیں گیا ہے، تو کلاس کو پہچانا جاتا ہے اور الگورتھم کو ختم ہونا چاہیے۔ اگر حقیقی کلاس کی خصوصیت کا پتہ نہیں چلا ہے اور نمونے کی تصویر میں غلط کلاس کا پتہ چلا ہے، تو غلط کلاس کو پہچاننے سے روکا جانا چاہیے اور اس خصوصیت کو بایسیئن نیٹ ورک سے ہٹا دیا جانا چاہیے۔ ٹیسٹ کے عمل پی اے سی ماڈل پر مبنی فیچر لرننگ الگورتھم لرننگ فریم ورک کو سمجھنے کے لیے بایسیئن نیٹ ورک کا استعمال کرنا شاید تقریبا درست (پی اے سی) ماڈل کا اطلاق ڈی روتھ (2002) نے اس ماڈل پر مبنی ڈسٹری بیوشن فری لرننگ تھیوری تیار کرکے کمپیوٹر وژن کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے کیا تھا۔ یہ نظریہ خصوصیت سے موثر سیکھنے کے نقطہ نظر کی ترقی پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے۔ اس الگورتھم کا مقصد کسی تصویر میں کچھ ہندسی خصوصیات کی نمائندگی کرنے والی چیز کو سیکھنا ہے۔ ان پٹ ایک فیچر ویکٹر ہے اور آؤٹ پٹ 1 ہے جس کا مطلب ہے کہ کامیابی سے آبجیکٹ کا پتہ لگانا یا 0 بصورت دیگر۔ اس سیکھنے کے نقطہ نظر کا بنیادی نقطہ نمائندہ عناصر کو جمع کرنا ہے جو کسی فنکشن کے ذریعے شے کی نمائندگی کر سکتے ہیں اور اعلی امکان کے ساتھ نمائندگی تلاش کرنے کے لیے تصویر سے کسی شے کو پہچان کر جانچ کر سکتے ہیں۔ سیکھنے کے الگورتھم کا مقصد یہ پیش گوئی کرنا ہے کہ آیا سیکھے گئے ہدف کا تصور کسی کلاس سے تعلق رکھتا ہے، جہاں X مثال کی جگہ ہے جو پیرامیٹرز پر مشتمل ہے اور پھر جانچ کریں کہ آیا پیش گوئی درست ہے یا نہیں۔ تشخیص کا فریم ورک سیکھنے کی خصوصیات کے بعد، سیکھنے کے الگورتھم کا اندازہ کرنے کے لیے کچھ تشخیصی الگورتھم ہونے چاہئیں۔ D. روتھ نے سیکھنے کے دو الگورتھم کا اطلاق کیا: 1.Sparse نیٹ ورک آف ونوز (SNoW) سسٹم SNoW-ٹرین ابتدائی مرحلہ: ابتدائی خصوصیات کا مجموعہ جو سب کے لیے ہدف t سے منسلک ہوتا ہے۔ ٹی آبجیکٹ کے اہداف کا ایک مجموعہ ہے جس کے عناصر ہیں۔ اگر سیٹ ٹی میں ہر ٹارگٹ آبجیکٹ کا تعلق فعال خصوصیات کی فہرست سے ہے، تو لنک فیچر کو ٹارگٹ کرنے اور ایک ہی وقت میں ابتدائی وزن مقرر کرنے کے لیے۔ اہداف کا اندازہ لگائیں: اہداف کا موازنہ کریں، جہاں ایک پوزیشن پر وزن ہے جو خصوصیات i کو ٹارگٹ t سے جوڑتا ہے۔\theta _ {t} ہدف کے لیے حد ہے t نہیں۔ تشخیص کے نتیجے کے مطابق وزن کو اپ ڈیٹ کریں۔ دو معاملات ہیں: منفی مثال پر مثبت کی پیش گوئی (اور اہداف فعال خصوصیات کی فہرست میں نہیں ہیں) اور مثبت مثال پر منفی کی پیش گوئی (اور اہداف فعال خصوصیات کی فہرست میں ہیں)۔ ایس این او ڈبلیو-تشخیص ہر ہدف کا اندازہ اسی فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے کریں جیسا کہ اوپر پیش کیا گیا ہے۔ پیشن گوئی: غالب فعال ہدف نوڈ کو منتخب کرنے کا فیصلہ کریں۔ 2. سپورٹ ویکٹر مشینیں ایس وی ایم کا بنیادی مقصد نمونوں کے سیٹ کو الگ کرنے کے لیے ایک ہائپرپلین تلاش کرنا ہے جہاں ایک ان پٹ ویکٹر ہے جو خصوصیات کا انتخاب ہے اور اس کا لیبل ہے۔ ہائپرپلین کی مندرجہ ذیل شکل ہوتی ہے: ایک دانا فنکشن ہے۔ دونوں الگورتھم ایک لکیری فنکشن ڈھونڈ کر تربیتی ڈیٹا کو الگ کرتے ہیں۔ ایپلی کیشنز ٹپوولوجیکل نیویگیشن کے لیے سیکھنے کے تاریخی نشانات انسانی بینائی کے رویے کے آبجیکٹ کے عمل کا پتہ لگانے کا تخروپن خود سے تیار کردہ عمل سیکھنا وہیکل ٹریکنگ حوالہ جات خصوصیت کا پتہ لگانا (کمپیوٹر وژن) کمپیوٹر وژن کی ایپلی کیشنز