Geometric feature learning
ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆ ಎಂಬುದು ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ರೂಪದ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಈ ವಿಧಾನದ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಮಾನವರು ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ತಾವು ನೋಡುವ ವಿಷಯಗಳಿಂದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮಾನವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಅನುಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಂ. ಮಾತಾ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2002) ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿತು. ಅವರು ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು (ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳು) ಗುರುತಿಸಲು ಆನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಅನುಕ್ರಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಸಂವೇದನಾ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಂತರದ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಕೆಲವು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು. ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ, ಮುಂದಿನ ಕ್ರಿಯೆಯ ಕೆಲವು ಊಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಊಹೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭವನೀಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಚಯ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತವೆ. ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಎಂದರೆ ಬಿಂದುಗಳು, ರೇಖೆಗಳು, ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಅಥವಾ ಮೇಲ್ಮೈಗಳಂತಹ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಅಂಶಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವಸ್ತುಗಳ ಲಕ್ಷಣಗಳು. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮೂಲೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಅಂಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಬ್ಲಾಬ್ಗಳು, ರಿಡ್ಜ್ಗಳು, ಪ್ರಮುಖ ಬಿಂದುಗಳ ಚಿತ್ರದ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ಇವುಗಳನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮೂಲೆಗಳುಃ ಮೂಲೆಗಳು ವಸ್ತುಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳವಾದ ಆದರೆ ಮಹತ್ವದ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ವಸ್ತುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಮೂಲೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುವಿನ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಚೋ ಮತ್ತು ಡನ್ ಎರಡು ನೇರ ರೇಖೆಯ ಭಾಗಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರ ಮತ್ತು ಕೋನದಿಂದ ಒಂದು ಮೂಲೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಘಟಕಗಳ ನಿಯತಾಂಕ ಸಂಯೋಜನೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಹೊಸ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಅಂಚುಗಳುಃ ಅಂಚುಗಳು ಒಂದು ಚಿತ್ರದ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ರಚನೆಯ ಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ. ಅವು ವಿವಿಧ ಚಿತ್ರ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಗಡಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂಚನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂಚನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುವಿನ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಬ್ಲಾಬ್ಗಳುಃ ಬ್ಲಾಬ್ಗಳು ಚಿತ್ರಗಳ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಬ್ಲಾಬ್ ಪತ್ತೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ರೇಖೆಗಳುಃ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ರೇಖೆಯನ್ನು ಸಮ್ಮಿತಿಯ ಅಕ್ಷವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ವಕ್ರರೇಖೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು. ರಿಡ್ಜಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ವಿಧಾನ-ರಿಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಮುಖ್ಯ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ನೋಡಿ-ಖಾದಿರ್-ಬ್ರಾಡಿ ಸಾಲಿಯೆನ್ಸಿ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಇಮೇಜ್ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ ಸಂಯುಕ್ತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಸಂಯೋಜನೆ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಘಟಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಹಲವಾರು ಪ್ರಾಚೀನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಂಚುಗಳು, ಮೂಲೆಗಳು ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಬ್ಗಳಂತಹ 2 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಚೀನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. x ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖ ಬಿಂದುವಿನ ಪ್ರಕಾರ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆಃ x ಎಂದರೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸ್ಥಳದ ಸ್ಥಳ, ಅಂದರೆ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ, ಅಂದರೆ ಆಂತರಿಕ ಮಾಪಕ. ಬೂಲಿಯನ್ ಸಂಯೋಜನೆ ಬೂಲಿಯನ್ ಸಂಯುಕ್ತ ಲಕ್ಷಣವು ಎರಡು ಉಪ-ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅವು ಪ್ರಾಚೀನ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಯುಕ್ತ ಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಎರಡು ರೀತಿಯ ಬೂಲಿಯನ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿವೆಃ ಎರಡು ಉಪ-ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿರುವ ಸಂಯೋಜಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಎರಡು ಉಪ-ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಚ್ಛೇದಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು. ಫೀಚರ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸೆಜೆನ್ ಪರಿಗಣಿಸಿದರು. ಅವರು ಸ್ಥಳೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಹು ಹಂತದ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕಲಿಯಲು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಅನೇಕ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿವೆ. ಕಲಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನಗಳು ಕಾರ್ನರ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಎಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಫೀಚರ್ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಸ್ ಲೈನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಕನೆಕ್ಟೆಡ್-ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಇಮೇಜ್ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್ ಮೋಷನ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಷನ್ ಫೀಚರ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ 1.Acquire ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರ "I". ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ 2.According, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಫಲಿತಾಂಶವು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ, ಹೊಸ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಕ್ಲಾಸ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗಗಳ ಎಲ್ಲಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ, ಮತ್ತು ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಕರಿಸಿಃ ಎಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಐದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವರ್ಗಗಳಿವೆಃ ಸರಿಯಾದ, ತಪ್ಪು, ಅಸ್ಪಷ್ಟ, ಗೊಂದಲಮಯ ಮತ್ತು ಅಜ್ಞಾನ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಸರಿಯಾಗಿದ್ದಾಗ, ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ವಿಫಲವಾದರೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನೋಡ್ಗಳು ತಮ್ಮ ವಿಶಿಷ್ಟ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಇದನ್ನು ಕೊಲ್ಮೊಗೊರೊವ್-ಸ್ಮಿರ್ನೋ ದೂರದಿಂದ (ಕೆ. ಎಸ್. ಡಿ) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. 3.Feature ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಫೀಚರ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು. ತರಗತಿಗಳು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮಾದರಿ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕುಃ ಮಾದರಿ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಕ್ರಮವಾಗಿ ನಿಜವಾದ ವರ್ಗ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ವರ್ಗದ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನಿಜವಾದ ವರ್ಗದ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದರೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ವರ್ಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸದಿದ್ದರೆ, ವರ್ಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸಬೇಕು. ನಿಜವಾದ ವರ್ಗದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಸುಳ್ಳು ವರ್ಗದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಸುಳ್ಳು ವರ್ಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು. ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಲು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪಿಎಸಿ ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು ಈ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿತರಣಾ-ಮುಕ್ತ ಕಲಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಡಿ. ರೋತ್ (2002) ಪ್ರಾಯಶಃ ಸರಿಸುಮಾರು ಸರಿಯಾದ (ಪಿಎಸಿ) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದರು. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಸಮರ್ಥ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಾಹಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ 1 ಆಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ವಸ್ತುವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಅಥವಾ 0 ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ. ಈ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನದ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯದ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಚಿತ್ರದಿಂದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು. ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಲಿತ ಗುರಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಒಂದು ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆಯೇ ಎಂದು ಊಹಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ X ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಇನ್ಸ್ಟೆನ್ಸ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯು ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟು ಕಲಿಕೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಂತರ, ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಇರಬೇಕು. ಡಿ. ರೋತ್ ಎರಡು ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದರುಃ 1.Sparse ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಫ್ ವಿನ್ನೋಸ್ (SNoW) ವ್ಯವಸ್ಥೆ SNoW-ಟ್ರೈನ್ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಃ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಗುರಿ t ಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಸೆಟ್ ಟಿ ಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುರಿ ವಸ್ತುವು ಸಕ್ರಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿದ್ದರೆ, ಗುರಿ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ತೂಕವನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಲಿಂಕ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಗುರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿಃ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ, t ಅನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು i ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಒಂದು ಸ್ಥಾನದ ತೂಕ ಎಲ್ಲಿದೆ.\theta _ {t} ಗುರಿಯ ಮಿತಿ t ಅಲ್ಲ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರ ತೂಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ. ಎರಡು ಪ್ರಕರಣಗಳಿವೆಃ ಋಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ (ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳು ಸಕ್ರಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿಲ್ಲ) ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಋಣಾತ್ಮಕ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ (ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳು ಸಕ್ರಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿವೆ). ಎಸ್. ಎನ್. ಓ. ಡಬ್ಲ್ಯೂ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೇಲಿನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದಂತೆ ಅದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿ ಗುರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿಃ ಪ್ರಬಲ ಸಕ್ರಿಯ ಗುರಿ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. 2. ಸಪ್ಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು ಮಾದರಿಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಹೈಪರ್ ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಎಸ್ವಿಎಂನ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಲೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಹೈಪರ್ ಪ್ಲೇನ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಇದು ಕರ್ನಲ್ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ ಎರಡೂ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ರೇಖೀಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತವೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಟೋಪೋಲಾಜಿಕಲ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ಗಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು ಮಾನವ ದೃಷ್ಟಿ ನಡವಳಿಕೆಯ ವಸ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಕಲಿಕೆ ಸ್ವಯಂ-ರಚಿತ ಕ್ರಿಯೆ ವಾಹನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆ (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ) ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು