Feature (computer vision)
کمپیوٹر وژن اور امیج پروسیسنگ میں، خصوصیت کسی تصویر کے مواد کے بارے میں معلومات کا ایک ٹکڑا ہے۔ عام طور پر اس بارے میں کہ آیا تصویر کے کسی خاص علاقے میں کچھ خصوصیات ہیں۔ خصوصیات تصویر میں مخصوص ڈھانچے ہو سکتے ہیں جیسے پوائنٹس، کناروں یا اشیاء۔ خصوصیات عام پڑوس کے آپریشن یا تصویر پر لاگو خصوصیت کا پتہ لگانے کا نتیجہ بھی ہو سکتی ہیں۔ خصوصیات کی دیگر مثالیں تصویری ترتیب میں حرکت سے متعلق ہیں، یا مختلف تصویری علاقوں کے درمیان منحنی خطوط یا حدود کے لحاظ سے بیان کردہ شکلوں سے متعلق ہیں۔ زیادہ وسیع پیمانے پر ایک خصوصیت معلومات کا کوئی بھی ٹکڑا ہے جو کسی خاص ایپلی کیشن سے متعلق کمپیوٹیشنل کام کو حل کرنے کے لیے متعلقہ ہے۔ یہ وہی احساس ہے جو عام طور پر مشین لرننگ اور پیٹرن کی شناخت میں ہوتا ہے، حالانکہ امیج پروسیسنگ میں خصوصیات کا ایک بہت ہی نفیس مجموعہ ہوتا ہے۔ خصوصیت کا تصور بہت عام ہے اور کسی مخصوص کمپیوٹر وژن سسٹم میں خصوصیات کا انتخاب ہاتھ میں موجود مخصوص مسئلے پر بہت زیادہ منحصر ہو سکتا ہے۔ تعریف اس بات کی کوئی عالمگیر یا درست تعریف نہیں ہے کہ خصوصیت کیا ہے، اور صحیح تعریف اکثر مسئلہ یا اطلاق کی قسم پر منحصر ہوتی ہے۔ بہر حال، ایک خصوصیت کو عام طور پر تصویر کے "دلچسپ" حصے کے طور پر بیان کیا جاتا ہے، اور خصوصیات کو بہت سے کمپیوٹر وژن الگورتھم کے لیے نقطہ آغاز کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ چونکہ خصوصیات کو ابتدائی نقطہ اور بعد کے الگورتھم کے لیے اہم ابتدائی کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، مجموعی طور پر الگورتھم اکثر اتنا ہی اچھا ہوگا جتنا اس کے فیچر ڈیٹیکٹر کا۔ نتیجتا، فیچر ڈیٹیکٹر کے لیے مطلوبہ خاصیت تکرار ہے: چاہے ایک ہی خصوصیت کا پتہ ایک ہی منظر کی دو یا زیادہ مختلف تصاویر میں لگایا جائے۔ فیچر کا پتہ لگانا ایک نچلی سطح کا امیج پروسیسنگ آپریشن ہے۔ یعنی، یہ عام طور پر کسی تصویر پر پہلے آپریشن کے طور پر انجام دیا جاتا ہے، اور ہر پکسل کی جانچ پڑتال کرتا ہے کہ آیا اس پکسل پر کوئی خصوصیت موجود ہے یا نہیں۔ اگر یہ کسی بڑے الگورتھم کا حصہ ہے، تو الگورتھم عام طور پر صرف خصوصیات کے علاقے میں تصویر کی جانچ کرے گا۔ فیچر کا پتہ لگانے کے لیے بلٹ ان پری شرط کے طور پر، ان پٹ امیج کو عام طور پر اسکیل اسپیس کی نمائندگی میں گوسیئن دانا کے ذریعے ہموار کیا جاتا ہے اور ایک یا کئی فیچر امیجز کا حساب لگایا جاتا ہے، جن کا اظہار اکثر مقامی امیج مشتق کارروائیوں کے لحاظ سے کیا جاتا ہے۔ کبھی کبھار، جب فیچر کا پتہ لگانا کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا ہوتا ہے اور وقت کی رکاوٹیں ہوتی ہیں، تو فیچر کا پتہ لگانے کے مرحلے کی رہنمائی کے لیے ایک اعلی سطح کا الگورتھم استعمال کیا جا سکتا ہے، تاکہ تصویر کے صرف کچھ حصوں کو فیچرز کے لیے تلاش کیا جا سکے۔ بہت سے کمپیوٹر وژن الگورتھم ہیں جو فیچر کا پتہ لگانے کو ابتدائی مرحلے کے طور پر استعمال کرتے ہیں، اس کے نتیجے میں، فیچر ڈیٹیکٹرز کی ایک بہت بڑی تعداد تیار کی گئی ہے۔ یہ دریافت شدہ خصوصیات کی اقسام، کمپیوٹیشنل پیچیدگی اور تکرار میں وسیع پیمانے پر مختلف ہوتے ہیں۔ جب کسی تصویر پر مقامی پڑوس کی کارروائیوں کے لحاظ سے خصوصیات کی وضاحت کی جاتی ہے، ایک ایسا طریقہ کار جسے عام طور پر فیچر ایکسٹریکشن کہا جاتا ہے، تو کوئی بھی خصوصیت کا پتہ لگانے کے طریقوں کے درمیان فرق کر سکتا ہے جو مقامی فیصلے کرتا ہے کہ آیا کسی دی گئی تصویر کے مقام پر دی گئی قسم کی کوئی خصوصیت ہے یا نہیں، اور وہ لوگ جو نتیجے کے طور پر غیر بائنری ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ یہ فرق اس وقت متعلقہ ہو جاتا ہے جب اس کے نتیجے میں دریافت ہونے والی خصوصیات نسبتا کم ہوتی ہیں۔ اگرچہ مقامی فیصلے کیے جاتے ہیں، لیکن فیچر کا پتہ لگانے کے مرحلے سے آؤٹ پٹ کو بائنری امیج ہونے کی ضرورت نہیں ہے۔ نتیجہ اکثر امیج پوائنٹس کے (منسلک یا غیر منسلک) نقاط کے سیٹوں کے لحاظ سے پیش کیا جاتا ہے جہاں خصوصیات کا پتہ چلا ہے، بعض اوقات ذیلی پکسل درستگی کے ساتھ۔ جب فیچر کو مقامی فیصلہ سازی کے بغیر نکالا جاتا ہے، تو نتیجہ کو اکثر فیچر امیج کہا جاتا ہے۔ نتیجتا، ایک فیچر امیج کو اس معنی میں ایک امیج کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے کہ یہ اصل امیج کی طرح ہی مقامی (یا عارضی) متغیرات کا ایک فنکشن ہے، لیکن جہاں پکسل ویلیوز شدت یا رنگ کے بجائے امیج کی خصوصیات کے بارے میں معلومات رکھتی ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ایک فیچر امیج کو امیج سینسر کے ذریعے تیار کردہ عام امیج کی طرح ہی پروسیس کیا جا سکتا ہے۔ فیچر امیجز کو اکثر فیچر کا پتہ لگانے کے لیے الگورتھم میں مربوط مرحلے کے طور پر بھی شمار کیا جاتا ہے۔ فیچر ویکٹر اور فیچر اسپیس کچھ ایپلی کیشنز میں، تصویری ڈیٹا سے متعلقہ معلومات حاصل کرنے کے لیے صرف ایک قسم کی خصوصیت نکالنا کافی نہیں ہے۔ اس کے بجائے دو یا زیادہ مختلف خصوصیات نکالی جاتی ہیں، جس کے نتیجے میں ہر امیج پوائنٹ پر دو یا زیادہ فیچر ڈسکرپٹر ہوتے ہیں۔ ایک عام عمل یہ ہے کہ ان تمام وضاحتیں فراہم کرنے والی معلومات کو ایک واحد ویکٹر کے عناصر کے طور پر منظم کیا جائے، جسے عام طور پر فیچر ویکٹر کہا جاتا ہے۔ تمام ممکنہ فیچر ویکٹروں کا مجموعہ ایک فیچر اسپیس تشکیل دیتا ہے۔ فیچر ویکٹر کی ایک عام مثال اس وقت ظاہر ہوتی ہے جب ہر امیج پوائنٹ کو ایک مخصوص کلاس سے تعلق رکھنے والے کے طور پر درجہ بند کیا جانا ہوتا ہے۔ یہ فرض کرتے ہوئے کہ ہر امیج پوائنٹ میں خصوصیات کے مناسب سیٹ کی بنیاد پر ایک متعلقہ فیچر ویکٹر ہے، جس کا مطلب ہے کہ ہر کلاس متعلقہ فیچر اسپیس میں اچھی طرح سے الگ ہے، ہر امیج پوائنٹ کی درجہ بندی معیاری درجہ بندی کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے کی جا سکتی ہے۔ ایک اور اور متعلقہ مثال اس وقت ہوتی ہے جب نیورل نیٹ ورک پر مبنی پروسیسنگ کو تصاویر پر لاگو کیا جاتا ہے۔ نیورل نیٹ ورک کو فراہم کردہ ان پٹ ڈیٹا اکثر ہر امیج پوائنٹ سے فیچر ویکٹر کے لحاظ سے دیا جاتا ہے، جہاں ویکٹر امیج ڈیٹا سے نکالی گئی کئی مختلف خصوصیات سے بنایا جاتا ہے۔ سیکھنے کے مرحلے کے دوران، نیٹ ورک خود معلوم کر سکتا ہے کہ مختلف خصوصیات کے کون سے امتزاج ہاتھ میں موجود مسئلے کو حل کرنے کے لیے مفید ہیں۔ کناروں کی قسمیں وہ نکات ہیں جہاں دو تصویری علاقوں کے درمیان ایک حد (یا ایک کنارے) ہوتی ہے۔ عام طور پر، ایک کنارہ تقریبا من مانی شکل کا ہو سکتا ہے، اور اس میں جنکشن شامل ہو سکتے ہیں۔ عملی طور پر، کناروں کو عام طور پر تصویر میں پوائنٹس کے سیٹوں کے طور پر بیان کیا جاتا ہے جن کی میلان کی شدت مضبوط ہوتی ہے۔ مزید برآں، کچھ عام الگورتھم پھر اعلی میلان کے نکات کو ایک ساتھ جوڑ کر کنارے کی مزید مکمل تفصیل تشکیل دیں گے۔ یہ الگورتھم عام طور پر کنارے کی خصوصیات پر کچھ رکاوٹیں ڈالتے ہیں، جیسے شکل، ہموار اور میلان کی قدر۔ مقامی طور پر، کناروں کی ایک جہتی ساخت ہوتی ہے۔ کونے/دلچسپی کے نکات اصطلاحات کونے اور دلچسپی کے نکات کسی حد تک ایک دوسرے کے متبادل کے طور پر استعمال ہوتے ہیں اور تصویر میں نقطہ جیسی خصوصیات کا حوالہ دیتے ہیں، جن کی مقامی دو جہتی ساخت ہوتی ہے۔ "کارنر" کا نام اس وقت سے آیا جب ابتدائی الگورتھم نے پہلے کنارے کا پتہ لگایا، اور پھر سمت (کونوں) میں تیزی سے تبدیلیاں تلاش کرنے کے لیے کناروں کا تجزیہ کیا۔ اس کے بعد یہ الگورتھم تیار کیے گئے تاکہ واضح کنارے کا پتہ لگانے کی ضرورت نہ رہے، مثال کے طور پر امیج گریڈینٹ میں اعلی سطح کے منحنی خطوط کو تلاش کرکے۔ اس کے بعد یہ محسوس کیا گیا کہ تصویر کے کچھ حصوں پر نام نہاد کونوں کا بھی پتہ لگایا جا رہا ہے جو روایتی معنوں میں کونے نہیں تھے (مثال کے طور پر تاریک پس منظر پر ایک چھوٹے سے روشن مقام کا پتہ لگایا جا سکتا ہے)۔ ان نکات کو اکثر انٹرسٹ پوائنٹس کے نام سے جانا جاتا ہے، لیکن روایت کے مطابق "کونے" کی اصطلاح استعمال ہوتی ہے۔ بلابز/دلچسپی کے مقامات کے علاقے بلابز علاقوں کے لحاظ سے تصویری ڈھانچوں کی تکمیلی وضاحت فراہم کرتے ہیں، اس کے برعکس کونے جو زیادہ نقطہ نما ہوتے ہیں۔ بہر حال، بلب ڈسکرپٹرز میں اکثر ایک ترجیحی نقطہ (آپریٹر رسپانس کا ایک مقامی زیادہ سے زیادہ یا کشش ثقل کا مرکز) ہو سکتا ہے جس کا مطلب ہے کہ بہت سے بلب ڈٹیکٹرز کو انٹرسٹ پوائنٹ آپریٹرز بھی سمجھا جا سکتا ہے۔ بلب ڈٹیکٹر کسی تصویر میں ایسے علاقوں کا پتہ لگا سکتے ہیں جو کونے کے ڈٹیکٹر کے ذریعے پتہ لگانے کے لیے بہت ہموار ہوتے ہیں۔ کسی تصویر کو سکڑنے اور پھر کونے کا پتہ لگانے پر غور کریں۔ ڈٹیکٹر ان نکات کا جواب دے گا جو سکڑی ہوئی تصویر میں تیز ہیں، لیکن اصل تصویر میں ہموار ہو سکتے ہیں۔ یہ اس مقام پر ہے کہ کارنر ڈیٹیکٹر اور بلب ڈیٹیکٹر کے درمیان فرق کسی حد تک مبہم ہو جاتا ہے۔ بڑی حد تک، پیمانے کے مناسب تصور کو شامل کرکے اس فرق کو دور کیا جا سکتا ہے۔ اس کے باوجود، مختلف پیمانوں پر مختلف قسم کے تصویری ڈھانچوں کے لیے ان کے ردعمل کی خصوصیات کی وجہ سے، ایل او جی اور ڈی او ایچ بلب ڈٹیکٹرز کا بھی کونے کا پتہ لگانے کے مضمون میں ذکر کیا گیا ہے۔ ریج لمبی اشیاء کے لیے، ریج کا تصور ایک قدرتی اوزار ہے۔ سرمئی سطح کی شبیہہ سے شمار کیے گئے ریج ڈسکرپٹر کو درمیانی محور کی عمومی شکل کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ 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، اور اس کے علاوہ ہر ریج پوائنٹ سے وابستہ مقامی ریج کی چوڑائی کی خاصیت بھی ہے۔ بدقسمتی سے، تاہم، ایج، کارنر یا بلب خصوصیات کے مقابلے میں گرے سطح کی تصاویر کی عام کلاسوں سے رج کی خصوصیات کو نکالنا الگورتھم کے لحاظ سے مشکل ہے۔ اس کے باوجود، ریج ڈسکرپٹر اکثر فضائی تصاویر میں سڑک نکالنے اور طبی تصاویر میں خون کی نالیوں کو نکالنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں-ریج کا پتہ لگانے کے لیے دیکھیں۔ ڈیٹیکشن فیچر کا پتہ لگانے میں امیج کی معلومات کے خلاصہ کو کمپیوٹ کرنے اور ہر امیج پوائنٹ پر مقامی فیصلے کرنے کے طریقے شامل ہیں چاہے اس وقت کسی دی گئی قسم کی امیج فیچر موجود ہو یا نہ ہو۔ نتیجے میں آنے والی خصوصیات امیج ڈومین کے ذیلی سیٹ ہوں گی، اکثر الگ تھلگ پوائنٹس، مسلسل منحنی خطوط یا منسلک علاقوں کی شکل میں۔ خصوصیات کا نکالنا بعض اوقات کئی پیمانے پر کیا جاتا ہے۔ ان طریقوں میں سے ایک پیمانہ غیر متغیر خصوصیت تبدیلی (ایس آئی ایف ٹی) ہے۔ ایک بار خصوصیات کا پتہ چل جانے کے بعد، خصوصیت کے ارد گرد ایک مقامی امیج پیچ نکالا جا سکتا ہے۔ اس نکالنے میں کافی مقدار میں امیج پروسیسنگ شامل ہو سکتی ہے۔ نتیجہ فیچر ڈسکرپٹر یا فیچر ویکٹر کے نام سے جانا جاتا ہے۔ تفصیل کو نمایاں کرنے کے لیے استعمال ہونے والے طریقوں میں، کوئی بھی این-جیٹس اور مقامی ہسٹوگرام کا ذکر کر سکتا ہے (مقامی ہسٹوگرام تفصیل کار کی ایک مثال کے لیے پیمانے میں غیر متغیر خصوصیت تبدیلی دیکھیں)۔ اس طرح کی خاصیت کی معلومات کے علاوہ، خصوصیت کا پتہ لگانے کا مرحلہ خود ہی تکمیلی صفات بھی فراہم کر سکتا ہے، جیسے کنارے کی واقفیت اور کنارے کا پتہ لگانے میں میلان کی شدت اور بلب کا پتہ لگانے میں قطعیت اور بلب کی طاقت۔ نچلی سطح کے کنارے کا پتہ لگانے والے کونے کا پتہ لگانے والے بلب کا پتہ لگانے والے ریج کا پتہ لگانے والے پیمانے کی غیر متغیر خصوصیت منحنی کنارے کی سمت، شدت کو تبدیل کرنے، آٹوکوریلیشن کو تبدیل کرتی ہے۔ امیج موشن موشن کا پتہ لگانا۔ علاقے پر مبنی، تفریقی نقطہ نظر۔ آپٹیکل بہاؤ۔ شکل پر مبنی تھریش ہولڈنگ بلب ایکسٹرکشن ٹیمپلیٹ میچنگ ہاگ ٹرانسفارم لائنز سرکلز/ایلیپسس صوابدیدی شکلیں (عمومی ہاگ ٹرانسفارم) کسی بھی پیرامیٹرائزبل خصوصیت (کلاس متغیرات، کلسٹر کا پتہ لگانے وغیرہ) کے ساتھ کام کرتی ہیں۔ عام ہاگ ٹرانسفارم لچکدار طریقے ڈیفارمیبل، پیرامیٹرائزڈ شکلیں فعال شکل (سانپ) نمائندگی ایک مخصوص تصویری خصوصیت، جس کی تعریف تصویری ڈیٹا میں ایک مخصوص ڈھانچے کے لحاظ سے کی جاتی ہے، اکثر مختلف طریقوں سے کی جا سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، ہر تصویری نقطہ میں ایک کنارے کو بولین متغیر کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے جو یہ بیان کرتا ہے کہ آیا اس مقام پر کوئی کنارہ موجود ہے یا نہیں۔ متبادل طور پر، ہم اس کے بجائے ایک نمائندگی استعمال کر سکتے ہیں جو کنارے کے وجود کے بولین بیان کے بجائے ایک یقینی پیمائش فراہم کرتی ہے اور اسے کنارے کی سمت کے بارے میں معلومات کے ساتھ جوڑ سکتی ہے۔ اسی طرح، کسی مخصوص خطے کے رنگ کی نمائندگی یا تو اوسط رنگ (تین اسکیلرز) یا رنگین ہسٹوگرام (تین افعال) کے لحاظ سے کی جا سکتی ہے۔ جب کمپیوٹر وژن سسٹم یا کمپیوٹر وژن الگورتھم ڈیزائن کیا جاتا ہے تو فیچر کی نمائندگی کا انتخاب ایک اہم مسئلہ ہو سکتا ہے۔ بعض صورتوں میں، مسئلے کو حل کرنے کے لیے کسی خصوصیت کی تفصیل میں اعلی سطح کی تفصیل ضروری ہو سکتی ہے، لیکن یہ زیادہ ڈیٹا اور زیادہ مطالبہ پروسیسنگ سے نمٹنے کی قیمت پر آتا ہے۔ ذیل میں، کچھ عوامل پر تبادلہ خیال کیا گیا ہے جو مناسب نمائندگی کے انتخاب کے لیے متعلقہ ہیں۔ اس بحث میں، خصوصیت کی نمائندگی کی ایک مثال کو a، یا محض وضاحتی کہا جاتا ہے۔ یقین یا یقین تصویر کی خصوصیات کی دو مثالیں تصویر کی ترتیب میں مقامی کنارے کی واقفیت اور مقامی رفتار ہیں۔ واقفیت کے معاملے میں، اس خصوصیت کی قیمت کم و بیش غیر متعین ہو سکتی ہے اگر متعلقہ محلے میں ایک سے زیادہ کنارے موجود ہوں۔ مقامی رفتار کی وضاحت نہیں کی جاتی ہے اگر متعلقہ تصویر کے علاقے میں کوئی مقامی تغیر نہیں ہوتا ہے۔ اس مشاہدے کے نتیجے میں، خصوصیت کی نمائندگی کا استعمال کرنا متعلقہ ہو سکتا ہے جس میں خصوصیت کی قیمت کے بارے میں بیان سے متعلق یقین یا اعتماد کی پیمائش شامل ہو۔ بصورت دیگر، یہ ایک عام صورتحال ہے کہ ایک ہی ڈسکریپٹر کو کم یقین کی خصوصیت کی اقدار اور صفر کے قریب خصوصیت کی اقدار کی نمائندگی کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جس کے نتیجے میں اس ڈسکریپٹر کی تشریح میں ابہام پیدا ہوتا ہے۔ درخواست پر منحصر ہے، اس طرح کی ابہام قابل قبول ہو بھی سکتی ہے اور نہیں بھی۔ خاص طور پر، اگر کوئی نمایاں تصویر بعد کی پروسیسنگ میں استعمال کی جائے گی، تو فیچر کی نمائندگی کو استعمال کرنا ایک اچھا خیال ہو سکتا ہے جس میں یقین یا اعتماد کے بارے میں معلومات شامل ہوں۔ یہ ایک نئے فیچر ڈسکرپٹر کو کئی ڈسکرپٹرز سے شمار کرنے کے قابل بناتا ہے، مثال کے طور پر ایک ہی امیج پوائنٹ پر لیکن مختلف ترازو پر، یا مختلف لیکن پڑوسی پوائنٹس سے، وزن والے اوسط کے لحاظ سے جہاں وزن متعلقہ یقینات سے اخذ کیے جاتے ہیں۔ آسان ترین صورت میں، متعلقہ حساب کو نمایاں تصویر کی لو پاس فلٹرنگ کے طور پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔ نتیجے میں فیچر امیج، عام طور پر، شور کے لیے زیادہ مستحکم ہوگی۔ اوسط نمائندگی میں یقینی اقدامات شامل ہونے کے علاوہ، متعلقہ خصوصیت کی اقدار کی نمائندگی خود اوسط آپریشن کے لیے موزوں ہو سکتی ہے یا نہیں۔ زیادہ تر خصوصیت کی نمائندگی عملی طور پر اوسط کی جا سکتی ہے، لیکن صرف بعض صورتوں میں نتیجے میں آنے والے وضاحتی کو خصوصیت کی قیمت کے لحاظ سے درست تشریح دی جا سکتی ہے۔ اس طرح کی نمائندگی کو اوسط کہا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کسی کنارے کی واقفیت کو زاویہ کے لحاظ سے دکھایا جاتا ہے، تو اس نمائندگی میں ایک تعطل ہونا چاہیے جہاں زاویہ اپنی زیادہ سے زیادہ قیمت سے کم سے کم قیمت پر لپیٹ جاتا ہے۔ نتیجتا، ایسا ہو سکتا ہے کہ دو ایک جیسی سمتوں کی نمائندگی ان زاویوں سے کی جائے جن کا اوسط کسی بھی اصل زاویے کے قریب نہ ہو اور اس لیے یہ نمائندگی اوسط نہیں ہے۔ کنارے کی واقفیت کی دیگر نمائشیں ہیں، جیسے ڈھانچہ ٹینسر، جو اوسط ہیں۔ ایک اور مثال حرکت سے متعلق ہے، جہاں بعض صورتوں میں کسی کنارے سے متعلق صرف عام رفتار نکالی جا سکتی ہے۔ اگر ایسی دو خصوصیات نکالی گئی ہیں اور ان کو ایک ہی حقیقی رفتار کا حوالہ دیتے ہوئے فرض کیا جا سکتا ہے، تو یہ رفتار عام رفتار ویکٹر کی اوسط کے طور پر نہیں دی جاتی ہے۔ اس لیے نارمل ویلیوٹی ویکٹر اوسط نہیں ہوتے۔ اس کے بجائے، میٹرکس یا ٹینسرز کا استعمال کرتے ہوئے حرکتوں کی دیگر نمائشیں ہیں، جو نارمل ویلیوٹی ڈسکرپٹرز کے اوسط آپریشن کے لحاظ سے حقیقی رفتار دیتی ہیں۔ ہر تصویر میں پائی جانے والی مماثل خصوصیات کو متعدد تصاویر میں ملایا جا سکتا ہے تاکہ متعلقہ خصوصیات جیسے متعلقہ پوائنٹس کو قائم کیا جا سکے۔ الگورتھم حوالہ کی تصویر اور ہدف کی تصویر کے درمیان پوائنٹ خط و کتابت کے موازنہ اور تجزیہ پر مبنی ہے۔ اگر بکھرے ہوئے منظر کا کوئی حصہ حد سے زیادہ خط و کتابت کا اشتراک کرتا ہے، تو بکھرے ہوئے منظر کی تصویر کے اس حصے کو نشانہ بنایا جاتا ہے اور وہاں حوالہ آبجیکٹ کو شامل کرنے پر غور کیا جاتا ہے۔ کمپیوٹر وژن آٹومیٹک امیج اینوٹیشن فیچر لرننگ فیچر سلیکشن فور گراؤنڈ ڈیٹیکشن ویکٹرائزیشن (امیج ٹریسنگ) حوالہ جات مزید پڑھنا (اسکیل اسپیس آپریشنز کی بنیاد پر تیار کردہ متعدد فیچر ڈیٹیکٹرز کا خلاصہ اور جائزہ)