Contextual image classification
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಷಯವಾದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಣದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. "ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ" ಎಂದರೆ ಈ ವಿಧಾನವು ಹತ್ತಿರದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸಂಬಂಧದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನೆರೆಹೊರೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಈ ವಿಧಾನದ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಪರಿಚಯ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಭಾಷೆಯಂತೆಯೇ, ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸದ ಹೊರತು ಒಂದೇ ಪದವು ಅನೇಕ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ವಾಕ್ಯಗಳೊಳಗಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾತ್ರ ನಾವು ಕಾಳಜಿವಹಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ. ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ, ತತ್ವವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಿರುವಂತೆ, ಚಿತ್ರದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸಿದರೆ, ಚಿತ್ರ ಯಾವುದು ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ. ಚಿತ್ರದ ಮತ್ತೊಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೂ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಇನ್ನೂ ಕಷ್ಟ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾವು ಚಿತ್ರದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರಗಳು ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲರೂ ಇದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ವಿಭಜನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸದ ವಿಧಾನಗಳು ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ವಿಭಜನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವು ಹೆಚ್ಚಿನ ತಪ್ಪು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಈ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್). ಇತರ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಈ ವಿಧಾನವು ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ದೃಢವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗಣನೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ವಿಭಾಗಗಳ ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫಿಲ್ಟರ್ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಈ ವಿಧಾನವು ಶಬ್ದದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ಈ ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಒಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಿಂದ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭಾವ್ಯ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಈ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಒಂದು ನ್ಯೂನತೆಯಿದೆ. ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಶಬ್ದಕ್ಕಿಂತ ಸರಿಯಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಂದ ರಚಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವಿಧಾನವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹದಗೆಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನಂತರದ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಇದು ಎರಡು ಹಂತದ ವರ್ಗೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆಃ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ, ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಫೀಚರ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಹೊಸ ಫೀಚರ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಅಂತಿಮ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು ನಿಯೋಜಿಸಿ ಏಕ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ನೆರೆಹೊರೆಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವ ಏಕರೂಪದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಒದಗಿಸಿ. ನೆರೆಹೊರೆಯಿಂದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮೂಲ ವರ್ಣಪಟಲದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೆರೆಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಸಾಗಿಸುವ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ರಚನೆಯ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ವಿನ್ಯಾಸ ವಿವರಣೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳು ಸೇರಿವೆ. ವರ್ಣಪಟಲ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ವರ್ಗೀಕರಣವು ಬೂದು ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನೆರೆಹೊರೆಯನ್ನು (ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾಹಿತಿ) ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯು ವರ್ಣಪಟಲದ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಬೇಯ್ಸ್ ಕನಿಷ್ಠ ದೋಷ ವರ್ಗೀಕರಣದಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಬೇಯ್ಸ್ ಕನಿಷ್ಠ ದೋಷ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ (ಇದನ್ನು ನೈವ್ ಬೇಯ್ಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿಃ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಹೀಗೆ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ನೆರೆಹೊರೆಯು ಒಂದು ವಾಹಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಹೀಗೆ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೆರೆಹೊರೆಯ ವಾಹಕದಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೀಗೆ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು (ವರ್ಗೀಕರಣ) ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಇಲ್ಲಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ವರ್ಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಇಲ್ಲದ ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ನೆರೆಹೊರೆಃ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಗಾತ್ರ. ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೆರೆಹೊರೆಯ ಸಮಂಜಸವಾದ ಗಾತ್ರವು 4-ಸಂಪರ್ಕ ಅಥವಾ 8-ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ (ಕೆಂಪು ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ). ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಃ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ದೋಷ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ, ಒಂದು ವರ್ಗವು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಅದರ ವರ್ಗವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಿ. ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಯಮವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಾಹಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬೇಯ್ಸ್ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿ ವಾಹಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣವು ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ನೆರೆಹೊರೆಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮೂಲ ಹಂತಗಳುಃ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಾಹಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ. ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ. ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಈ ವಿಧಾನದ "ಬ್ರೂಟ್ ಫೋರ್ಸ್" ಅನುಷ್ಠಾನವಾಗಿದೆ. ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ ಮೊದಲು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸಿ, ನಂತರ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಚಿತ್ರದ ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ಈ ವಿಧಾನವು ಗಣನೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಇದು ಇಡೀ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಚಿತ್ರಕ್ಕಾಗಿ, ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಿರಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಣನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಟಾಪ್-ಡೌನ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಟೇಬಲ್ ಲುಕ್-ಅಪ್ ಅಥವಾ ಡಿಕ್ಷನರಿ ಲುಕ್-ಅಪ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಳ ಕ್ರಮಾಂಕದ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲೂ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕೆಳ ಕ್ರಮಾಂಕದ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಚಿತ್ರವನ್ನು ವರ್ಚುವಲ್ ಲೈನ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ವಿಧಾನವು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಹಿಲ್ಬರ್ಟ್ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ-ತುಂಬುವ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಹಿಲ್ಬರ್ಟ್ ವಕ್ರರೇಖೆಯು ಇಡೀ ಚಿತ್ರದ ಮೂಲಕ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಭೇಟಿ ಮಾಡದೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ವಕ್ರರೇಖೆಯನ್ನು ಇಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಕೆಳ ಕ್ರಮಾಂಕದ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ಮತ್ತು ಹಿಲ್ಬರ್ಟ್ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ತುಂಬುವ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಚಿತ್ರವನ್ನು ರೇಖೆಯ ರಚನೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಜಾಲರಿಗಳು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅವಲಂಬನೆ ಮರವು ಅಂದಾಜು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳಿಗೆ ಮರದ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ವಿಷನ್ ಮುಖಪುಟ ದಿ ಯೂಸ್ ಆಫ್ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಇನ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಇಮೇಜ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅಂಡ್ ಅಂಡರ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ಃ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟುಯಲ್ ಇಮೇಜ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್ ಆಫ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್