Normal distributions transform
ನಾರ್ಮಲ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ (ಎನ್ಡಿಟಿ) ಎಂಬುದು 2003ರಲ್ಲಿ ಟುಬಿಂಗನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಪೀಟರ್ ಬೈಬರ್ ಮತ್ತು ವೋಲ್ಫ್ಗ್ಯಾಂಗ್ ಸ್ಟ್ರಾಸರ್ ಪರಿಚಯಿಸಿದ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ನೋಂದಣಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎರಡು ಬಿಂದು ಮೋಡಗಳನ್ನು ಮೊದಲ ಬಿಂದು ಮೋಡಕ್ಕೆ ತುಂಡು ತುಂಡಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೋಂದಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕದಲ್ಲಿ ಮೋಡಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ಬಿಂದುವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಎರಡನೇ ಬಿಂದು ಮೋಡವನ್ನು ಮೊದಲನೆಯದಕ್ಕೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಮೂಲತಃ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ (ಎಸ್ಎಲ್ಎಎಂ) ಮತ್ತು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸ್ಥಾನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ 2ಡಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು 3ಡಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಎನ್. ಡಿ. ಟಿ. ಯು ತುಂಬಾ ವೇಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಆರಂಭೀಕರಣಕ್ಕೂ ಸಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ನಿಖರವಾದ ಆರಂಭಿಕ ಊಹೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒರಟಾದ-ಉತ್ತಮ ಜೋಡಣೆಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೂತ್ರೀಕರಣ ಒಂದು ಬಿಂದು ಮೋಡಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎನ್. ಡಿ. ಟಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ ಜಾಗವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಜೀವಕೋಶಕ್ಕೂ, ಜೀವಕೋಶದೊಳಗೆ ಬೀಳುವ ಮೋಡದ ಬಿಂದುಗಳ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಜೀವಕೋಶದೊಳಗಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಿಂದುವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ನಂತರ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅನುವಾದ ವಾಹಕದೊಂದಿಗೆ ಯುಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ರೂಪಾಂತರದಿಂದ ಎರಡು ಬಿಂದು ಮೋಡಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಎರಡನೇ ಮೋಡದಿಂದ ಮೊದಲನೆಯದಕ್ಕೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ಅನುವಾದ ಘಟಕಗಳಿಂದ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲ ಬಿಂದು ಮೋಡದ ಎನ್. ಡಿ. ಟಿ. ಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಎರಡನೇ ಮೋಡವನ್ನು ಮೊದಲನೆಯದಕ್ಕೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎರಡು ಬಿಂದು ಮೋಡಗಳನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯವು ನಿರಾಕರಿಸಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಕೆಳಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಎರಡನೇ ಮೋಡದ ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪರಿವರ್ತಿತ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಎನ್. ಡಿ. ಟಿ. ಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಷ್ಟವು ತುಂಡು ತುಂಡಾಗಿ ನಿರಂತರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಭೇದಿಸಬಲ್ಲದು, ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು (ಮೂಲ ಸೂತ್ರೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಲೇಖಕರು ನ್ಯೂಟನ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ). ಜೀವಕೋಶದ ವಿವೇಚನೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಒಂದು ತಂತ್ರವು ಜಾಗವನ್ನು ಅನೇಕ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಗ್ರಿಡ್ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ದಿಕ್ಕುಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಅರ್ಧ ಕೋಶದ ಗಾತ್ರದಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿ ಗ್ರಿಡ್ನಿಂದ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಎನ್. ಡಿ. ಟಿಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮೂಲಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ