Features from accelerated segment test
এক্সিলারেটেড সেগমেন্ট টেস্ট (এফ. এ. এস. টি)-এর বৈশিষ্ট্যগুলি একটি কোণ সনাক্তকরণ পদ্ধতি, যা বৈশিষ্ট্য পয়েন্টগুলি বের করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং পরে অনেক কম্পিউটার দৃষ্টি কাজে বস্তুগুলি ট্র্যাক এবং ম্যাপ করতে ব্যবহৃত হয়। ফাস্ট কর্নার ডিটেক্টরটি মূলত এডওয়ার্ড রোস্টেন এবং টম ড্রামন্ড দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল এবং 2006 সালে প্রকাশিত হয়েছিল। ফাস্ট কর্নার ডিটেক্টরের সবচেয়ে আশাব্যঞ্জক সুবিধা হল এর গণনামূলক দক্ষতা। এর নাম উল্লেখ করে, এটি প্রকৃতপক্ষে অন্যান্য সুপরিচিত বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন পদ্ধতির তুলনায় দ্রুততর, যেমন এস. আই. এফ. টি, এস. ইউ. এস. এ. এন এবং হ্যারিস ডিটেক্টর দ্বারা ব্যবহৃত ডিফারেন্স অফ গাউসিয়ানস (ডি. ও. জি)। উপরন্তু, যখন মেশিন লার্নিং কৌশল প্রয়োগ করা হয়, তখন গণনার সময় এবং সম্পদের ক্ষেত্রে উচ্চতর কর্মক্ষমতা উপলব্ধি করা যায়। ফাস্ট কর্নার ডিটেক্টর এই উচ্চ-গতির পারফরম্যান্সের কারণে রিয়েল-টাইম ভিডিও প্রসেসিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য খুব উপযুক্ত। সেগমেন্ট টেস্ট ডিটেক্টর ফাস্ট কর্নার ডিটেক্টর 16 পিক্সেলের একটি বৃত্ত (3 ব্যাসার্ধের একটি ব্রেসেনহ্যাম বৃত্ত) ব্যবহার করে একটি প্রার্থী বিন্দু পি আসলে একটি কোণ কিনা তা শ্রেণীবদ্ধ করতে। বৃত্তের প্রতিটি পিক্সেল পূর্ণসংখ্যা 1 থেকে 16 ঘড়ির কাঁটার দিকে চিহ্নিত করা হয়। যদি বৃত্তের এন সংলগ্ন পিক্সেলের একটি সেট প্রার্থী পিক্সেল পি (আইপি দ্বারা চিহ্নিত) এবং একটি প্রান্তিক মান টি এর তীব্রতার চেয়ে উজ্জ্বল হয় বা প্রার্থী পিক্সেল পি বিয়োগ প্রান্তিক মান টি এর তীব্রতার চেয়ে গাঢ় হয়, তবে পি কে কোণ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। শর্তগুলি এইভাবে লেখা যেতে পারেঃ শর্ত 1: এন সংলগ্ন পিক্সেল এস-এর একটি সেট, এক্স> আইপি + থ্রেশহোল্ডের তীব্রতা, বা শর্ত 2: এন সংলগ্ন পিক্সেল এস-এর একটি সেট, সুতরাং যখন দুটি শর্তের যে কোনও একটি পূরণ হয়, তখন প্রার্থী পি-কে একটি কোণ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। এন, সংলগ্ন পিক্সেলের সংখ্যা এবং প্রান্তিক মান টি বেছে নেওয়ার একটি বিনিময় রয়েছে। একদিকে সনাক্ত করা কর্নার পয়েন্টের সংখ্যা খুব বেশি হওয়া উচিত নয়, অন্যদিকে, গণনামূলক দক্ষতা ত্যাগ করে উচ্চ কার্যকারিতা অর্জন করা উচিত নয়। মেশিন লার্নিং-এর উন্নতি ছাড়া, এন-কে সাধারণত 12 হিসাবে বেছে নেওয়া হয়। নন-কর্নার পয়েন্ট বাদ দেওয়ার জন্য একটি উচ্চ-গতির পরীক্ষা পদ্ধতি প্রয়োগ করা যেতে পারে। উচ্চ-গতির পরীক্ষা নন-কর্নার পয়েন্টগুলি প্রত্যাখ্যান করার জন্য উচ্চ-গতির পরীক্ষাটি 4 টি উদাহরণ পিক্সেল, যথা পিক্সেল 1,9,5 এবং 13 পরীক্ষা করে পরিচালিত হয়। কারণ কমপক্ষে 12 টি সংলগ্ন পিক্সেল থাকা উচিত যা প্রার্থী কোণের চেয়ে উজ্জ্বল বা গাঢ় হোক না কেন, তাই এই 4 টি উদাহরণ পিক্সেলের মধ্যে কমপক্ষে 3 টি পিক্সেল থাকা উচিত যা প্রার্থী কোণের চেয়ে উজ্জ্বল বা গাঢ়। প্রথমত, পিক্সেল 1 এবং 9 পরীক্ষা করা হয়, যদি আই1 এবং আই9 উভয়ই [আইপি-টি, আইপি + টি]-এর মধ্যে থাকে, তবে প্রার্থী পি একটি কোণ নয়। অন্যথায় পিক্সেল 5 এবং 13 আরও পরীক্ষা করা হয় যে তাদের মধ্যে তিনটি আইপি + টি-র চেয়ে উজ্জ্বল বা আইপি-টি-র চেয়ে গাঢ় কিনা। যদি তাদের মধ্যে 3 টি থাকে যা হয় উজ্জ্বল বা গাঢ়, তবে বাকি পিক্সেলগুলি চূড়ান্ত সিদ্ধান্তের জন্য পরীক্ষা করা হয়। এবং উদ্ভাবকের মতে তাঁর প্রথম গবেষণাপত্রে, প্রার্থী কর্নার পিক্সেল পরীক্ষা করার জন্য গড়ে 3.8 পিক্সেলের প্রয়োজন হয়। প্রতিটি প্রার্থী কর্নারের জন্য 8.8 পিক্সেলের তুলনায়, 3.8 সত্যিই একটি দুর্দান্ত হ্রাস যা কর্মক্ষমতা অত্যন্ত উন্নত করতে পারে। যাইহোক, এই পরীক্ষা পদ্ধতির জন্য বেশ কয়েকটি দুর্বলতা রয়েছেঃ উচ্চ-গতির পরীক্ষাটি এন <12-এর জন্য ভালভাবে সাধারণীকরণ করা যায় না। যদি এন <12 হয়, তাহলে এটা সম্ভব যে একটি প্রার্থী পি একটি কোণ এবং 4টি উদাহরণের মধ্যে মাত্র 2টি পরীক্ষার পিক্সেল উভয়ই উজ্জ্বল আইপি + টি বা আইপি-টি-র চেয়ে গাঢ়। ডিটেক্টরের দক্ষতা এই নির্বাচিত পরীক্ষার পিক্সেলগুলির পছন্দ এবং ক্রমের উপর নির্ভর করে। তবে এটি অসম্ভাব্য যে নির্বাচিত পিক্সেলগুলি সর্বোত্তম যা কোণের উপস্থিতির বিতরণ সম্পর্কে উদ্বেগ প্রকাশ করে। একাধিক বৈশিষ্ট্য একে অপরের সংলগ্ন সনাক্ত করা হয় মেশিন লার্নিং-এর সাথে উন্নতি উচ্চ-গতির পরীক্ষার প্রথম দুটি দুর্বলতা পয়েন্ট মোকাবেলা করার জন্য, সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম উন্নত করতে সহায়তা করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতির প্রবর্তন করা হয়। এই মেশিন লার্নিং পদ্ধতিটি দুটি পর্যায়ে কাজ করে। প্রথমত, একটি প্রদত্ত এন দিয়ে কোণ সনাক্তকরণ প্রশিক্ষণ চিত্রের একটি সেটের উপর প্রক্রিয়া করা হয় যা লক্ষ্য অ্যাপ্লিকেশন ডোমেন থেকে পছন্দসই। কর্নারগুলি সহজতম বাস্তবায়নের মাধ্যমে সনাক্ত করা হয় যা আক্ষরিক অর্থে 16 পিক্সেলের একটি বলয় বের করে এবং একটি উপযুক্ত প্রান্তিকের সাথে তীব্রতার মানগুলির তুলনা করে। প্রার্থী p-এর জন্য, বৃত্ত x-এর প্রতিটি অবস্থানকে p → x দ্বারা চিহ্নিত করা যেতে পারে। প্রতিটি পিক্সেলের অবস্থা, Sp → x অবশ্যই নিম্নলিখিত তিনটি অবস্থার মধ্যে একটিতে থাকতে হবেঃ d, Ip → x ≤ Ip-t (গাঢ়) s, Ip-t ≤ Ip → x ≤ Ip + t (অনুরূপ) b, Ip → x ≤ Ip + t (উজ্জ্বল) তারপর একটি x নির্বাচন করুন (সমস্ত p-এর জন্য একই) পার্টিশন P (সমস্ত প্রশিক্ষণ চিত্রের সমস্ত পিক্সেলের সেট) 3 টি ভিন্ন উপসেটে, Pd, Ps, Pb যেখানেঃ Pd = {{p ω P: Sp → x = d} Ps = {p ω P: Sp ≤ x = s} Pb = {p ω P: Sp ω P: Sp ω P: Kp কে একটি বুলিয়ান পরিবর্তনশীল হিসাবে ধরা যাক যা নির্দেশ করে যে p একটি কোণ কিনা, তারপর Kp এর এনট্রপি ব্যবহার করে p একটি কোণ হওয়ার তথ্য পরিমাপ করা হয়। কিউ পিক্সেলের একটি সেটের জন্য, কেকিউ-এর মোট এনট্রপি (স্বাভাবিক নয়) হলঃ এইচ (কিউ) = (সি + এন) লগ2 (সি + এন)-ক্লগ2সি-এনএলওজি2এন যেখানে সি =।। (কোণের সংখ্যা) যেখানে এন =। (অ-কোণের সংখ্যা) তথ্য লাভকে এইভাবে উপস্থাপন করা যেতে পারেঃ এইচজি = এইচ (পি)-এইচ (পিবি)-এইচ (পিএস)-এইচ (পিডি) তথ্য লাভকে সর্বাধিক করতে পারে এমন প্রতিটি এক্স নির্বাচন করার জন্য প্রতিটি উপসেটগুলিতে একটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া প্রয়োগ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, প্রথমে একটি x নির্বাচন করা হয় P কে সর্বাধিক তথ্য সহ Pd, Ps, Pb তে বিভক্ত করার জন্য; তারপর প্রতিটি উপসেট Pd, Ps, Pb-এর জন্য, সর্বাধিক তথ্য লাভের জন্য আরেকটি y নির্বাচন করা হয় (লক্ষ্য করুন যে y x-এর সমান হতে পারে)। এই পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়াটি শেষ হয় যখন এনট্রপি শূন্য হয় যাতে সেই উপসেটের সমস্ত পিক্সেল কোণ বা অ-কোণ হয়। এই উৎপন্ন সিদ্ধান্ত গাছটি তারপর প্রোগ্রামিং কোডে রূপান্তরিত করা যেতে পারে, যেমন সি এবং সি + +, যা কেবল নেস্টেড যদি-অন্য বিবৃতিগুলির একটি গুচ্ছ। অপ্টিমাইজেশনের উদ্দেশ্যে, কোড সংকলন করতে প্রোফাইল-নির্দেশিত অপ্টিমাইজেশন ব্যবহার করা হয়। সঙ্গত কোডটি পরে অন্যান্য ছবির জন্য কর্নার ডিটেক্টর হিসাবে ব্যবহৃত হয়। লক্ষ্য করুন যে এই ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সনাক্ত করা কোণগুলি সেগমেন্ট টেস্ট ডিটেক্টর ব্যবহার করে ফলাফলের থেকে কিছুটা আলাদা হওয়া উচিত। এর কারণ হল যে সিদ্ধান্ত বৃক্ষের মডেলটি প্রশিক্ষণের তথ্যের উপর নির্ভর করে, যা সমস্ত সম্ভাব্য কোণকে আচ্ছাদন করতে পারে না। অ-সর্বাধিক দমন "যেহেতু বিভাগ পরীক্ষা একটি কর্নার প্রতিক্রিয়া ফাংশন গণনা করে না, তাই অ-সর্বাধিক দমন সরাসরি ফলাফলের বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রয়োগ করা যায় না"। যাইহোক, যদি এন স্থির থাকে, প্রতিটি পিক্সেল পি-এর জন্য কোণের শক্তি টি-এর সর্বোচ্চ মান হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা পি-কে একটি কোণ করে তোলে। সুতরাং দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারেঃ একটি বাইনারি সার্চ অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা যেতে পারে সবচেয়ে বড় টি খুঁজে বের করার জন্য যার জন্য পি এখনও একটি কোণ। সুতরাং প্রতিবার ডিসিশন ট্রি অ্যালগরিদমের জন্য একটি ভিন্ন টি সেট করা হয়। যখন এটি সবচেয়ে বড় টি খুঁজে পেতে সক্ষম হয়, তখন সেই টি কে কোণের শক্তি হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। আরেকটি পদ্ধতি হল একটি পুনরাবৃত্তি পদ্ধতি, যেখানে প্রতিবার t-কে ক্ষুদ্রতম মান পর্যন্ত বৃদ্ধি করা হয় যার মধ্যে পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়। ফাস্ট-ইআরঃ বর্ধিত পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা ফাস্ট-ইআর ডিটেক্টর হল একটি মেটা-হিউরিস্টিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ফাস্ট ডিটেক্টরের একটি উন্নতি, এই ক্ষেত্রে সিমুলেটেড অ্যানিলিং। যাতে অপ্টিমাইজেশনের পরে, সিদ্ধান্ত গাছের কাঠামো অপ্টিমাইজ করা হবে এবং উচ্চ পুনরাবৃত্তিযোগ্যতার পয়েন্টগুলির জন্য উপযুক্ত হবে। যাইহোক, সিমুলেটেড অ্যানিলিং যেহেতু একটি মেটা-হিউরিসিক অ্যালগরিদম, তাই প্রতিবার অ্যালগরিদম একটি ভিন্ন অপ্টিমাইজড ডিসিশন ট্রি তৈরি করবে। সুতরাং প্রকৃত অনুকূলের কাছাকাছি একটি সমাধান খুঁজে বের করার জন্য দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে পুনরাবৃত্তি করা ভাল। রোস্টেনের মতে, 3 গিগাহার্টজ-এ পেন্টিয়াম 4-এ প্রায় 200 ঘন্টা সময় লাগে যা ফাস্ট ডিটেক্টরকে অনুকূল করতে 100,000 পুনরাবৃত্তির 100 পুনরাবৃত্তি। অন্যান্য ডিটেক্টরের সাথে তুলনা রোস্টেনের গবেষণায়, ফাস্ট এবং ফাস্ট-ইআর ডিটেক্টরকে বিভিন্ন ডেটাসেটের উপর মূল্যায়ন করা হয় এবং ডিওজি, হ্যারিস, হ্যারিস-ল্যাপলেস, শি-তোমাসি এবং সুসান কর্নার ডিটেক্টরের সাথে তুলনা করা হয়। ডিটেক্টরগুলির জন্য প্যারামিটার সেটিংস (ফাস্ট ব্যতীত) নিম্নরূপঃ পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা পরীক্ষার ফলাফলটি সমস্ত ডেটাসেটের উপর প্রতি ফ্রেমে 0-2000 কোণের জন্য পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা বক্ররেখার অধীনে গড় এলাকা হিসাবে উপস্থাপন করা হয় (যোগাত্মক শব্দ ব্যতীত): একটি 3 গিগাহার্টজ পেন্টিয়াম 4-ডি কম্পিউটারে গতি পরীক্ষা করা হয়েছিল। ডেটাসেটকে একটি প্রশিক্ষণ সেট এবং একটি পরীক্ষার সেটে ভাগ করা হয়। প্রশিক্ষণ সেটটিতে 992x668 পিক্সেলের রেজোলিউশন সহ 101টি একরঙা ছবি রয়েছে। পরীক্ষার সেটটিতে 4968টি একবর্ণ 352x288 ভিডিও ফ্রেম রয়েছে। এবং ফলাফলটি হলঃ রেফারেন্স গ্রন্থপঞ্জি বাহ্যিক লিঙ্ক উন্নত দৃষ্টি হোমপেজ বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ (কম্পিউটার দৃষ্টি)