Feature (computer vision)
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಚಿತ್ರದ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕು; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರದ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶವು ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಬಿಂದುಗಳು, ಅಂಚುಗಳು ಅಥವಾ ವಸ್ತುಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಚನೆಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿರಬಹುದು. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಇತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಚಿತ್ರ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿನ ಚಲನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ, ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಅಥವಾ ಗಡಿಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಆಕಾರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಹೆಚ್ಚು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಗಣನೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕು ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದಂತೆಯೇ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದೇ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆಯು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಥವಾ ನಿಖರವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಅನ್ವಯದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರದ "ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ" ಭಾಗವೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಂತರದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಪೂರ್ವಭಾವಿಗಳಾಗಿ ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಒಟ್ಟಾರೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಶೋಧಕದಷ್ಟು ಮಾತ್ರ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಫೀಚರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗೆ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಗುಣವೆಂದರೆ ಪುನರಾವರ್ತನೀಯತೆಃ ಒಂದೇ ದೃಶ್ಯದ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆಯೋ ಇಲ್ಲವೋ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಅಂದರೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರದ ಮೊದಲ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪ್ರದೇಶದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಪೂರ್ವ-ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿ, ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್-ಸ್ಪೇಸ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಗಾಸಿಯನ್ ಕರ್ನಲ್ನಿಂದ ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಗಣನೆಗೆ ದುಬಾರಿಯಾದಾಗ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಇದ್ದಾಗ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಚಿತ್ರದ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆಕಾರಕಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಗಣನೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೀಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದಾಗ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕಾರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬೈನರಿ ಅಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವವರು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪತ್ತೆಯಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿರಳವಾದಾಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಹಂತದಿಂದ ಬರುವ ಔಟ್ಪುಟ್ ಬೈನರಿ ಚಿತ್ರವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಉಪಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾದ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುಗಳ (ಸಂಪರ್ಕಿತ ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದ) ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಚಿತ್ರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದಂತೆಯೇ ಅದೇ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ (ಅಥವಾ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ) ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ತೀವ್ರತೆ ಅಥವಾ ಬಣ್ಣದ ಬದಲು ಚಿತ್ರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಇದರರ್ಥ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಚಿತ್ರ ಸಂವೇದಕದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿತ್ರದಂತೆಯೇ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದು. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಗ್ರ ಹಂತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಾಹಕಗಳು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸ್ಥಳಗಳು ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕೇವಲ ಒಂದು ರೀತಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಭಿನ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿವರಣೆಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ವಿವರಣಾಕಾರರು ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ವಾಹಕದ ಅಂಶಗಳಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಾಹಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಾಹಕಗಳ ಸಮೂಹವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದಾಗ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಾಹಕಗಳ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವು ಸೂಕ್ತವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಗುಂಪಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನುಗುಣವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಾಹಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗವು ಅನುಗುಣವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವಿನ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡಬಹುದು. ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಧಾರಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತೊಂದು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಉದಾಹರಣೆ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ನೀಡಲಾಗುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಾಹಕದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಯಾವ ವಿಭಿನ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಜಾಲಬಂಧವು ಸ್ವತಃ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಅಂಚುಗಳ ವಿಧಗಳು ಎರಡು ಚಿತ್ರ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಗಡಿ (ಅಥವಾ ಅಂಚು) ಇರುವ ಬಿಂದುಗಳಾಗಿವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಒಂದು ಅಂಚು ಬಹುತೇಕ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಆಕಾರದಲ್ಲಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಜಂಕ್ಷನ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಲವಾದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಬಿಂದುಗಳ ಸೆಟ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ನಂತರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಅಂಚಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂಚಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಆಕಾರ, ಮೃದುತ್ವ ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಮೌಲ್ಯದಂತಹ ಕೆಲವು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ, ಅಂಚುಗಳು ಒಂದು ಆಯಾಮದ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಮೂಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಡ್ಡಿ ಬಿಂದುಗಳು ಎಂಬ ಪದಗಳನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಬಿಂದುವಿನಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮೊದಲು ಅಂಚನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದಾಗಿನಿಂದ "ಕಾರ್ನರ್" ಎಂಬ ಹೆಸರು ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು, ಮತ್ತು ನಂತರ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ (ಮೂಲೆಗಳಲ್ಲಿ) ತ್ವರಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿತು. ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ನಂತರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ಅಂಚಿನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಚಿತ್ರದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವಕ್ರತೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಮೂಲೆಗಳಲ್ಲದ ಚಿತ್ರದ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವವುಗಳನ್ನು ಸಹ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಂತರ ಗಮನಿಸಲಾಯಿತು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡಾರ್ಕ್ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ತಾಣವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು). ಈ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಡ್ಡಿ ಅಂಕಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ "ಮೂಲೆ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಸಂಪ್ರದಾಯದಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಲಾಬ್ಗಳು/ಆಸಕ್ತಿಯ ಬಿಂದುಗಳ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಬ್ಲಾಬ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಬಿಂದುವಿನಂತಹ ಮೂಲೆಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಪ್ರದೇಶಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಗಳ ಪೂರಕ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬ್ಲಾಬ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆದ್ಯತೆಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು (ಆಪರೇಟರ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಗರಿಷ್ಠ ಅಥವಾ ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ಕೇಂದ್ರ) ಅಂದರೆ ಅನೇಕ ಬ್ಲಾಬ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಇಂಟ್ರೆಸ್ಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಪರೇಟರ್ಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಬ್ಲಾಬ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ನಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ತುಂಬಾ ಮೃದುವಾದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಿ ನಂತರ ಮೂಲೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕುಗ್ಗಿದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೂಲ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೃದುವಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಬ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸ್ವಲ್ಪ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಳತೆಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ವಿವಿಧ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದಾಗಿ, ಎಲ್ಓಜಿ ಮತ್ತು ಡಿಒಹೆಚ್ ಬ್ಲಾಬ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಮೂಲೆಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೇಖೆಗಳು ಉದ್ದವಾದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ, ರೇಖೆಗಳ ಕಲ್ಪನೆಯು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಬೂದು-ಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲಾದ ರಿಡ್ಜ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಮಧ್ಯ ಅಕ್ಷದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಒಂದು ಪರ್ವತಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಸಮ್ಮಿತಿಯ ಅಕ್ಷವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ವಕ್ರರೇಖೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಪರ್ವತಶ್ರೇಣಿಯ ಬಿಂದುವಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರ್ವತಶ್ರೇಣಿಯ ಅಗಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಎಡ್ಜ್-, ಕಾರ್ನರ್-ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಬ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಿಂತ ಬೂದು-ಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಗಳಿಂದ ರಿಡ್ಜ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ರಿಡ್ಜ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವೈಮಾನಿಕ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ರಸ್ತೆ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ರಕ್ತನಾಳಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ-ನೋಡಿ ರಿಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್. ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಚಿತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಮೂರ್ತತೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕಾರದ ಚಿತ್ರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಚಿತ್ರ ಡೊಮೇನ್ನ ಉಪಗುಂಪುಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಬಿಂದುಗಳು, ನಿರಂತರ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹಲವಾರು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸ್ಕೇಲ್-ಇನ್ವೇರಿಯಂಟ್ ಫೀಚರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ (ಎಸ್ಐಎಫ್ಟಿ) ಆಗಿದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದ ನಂತರ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸುತ್ತಲಿನ ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ಪ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಈ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಈ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಫೀಚರ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ ಅಥವಾ ಫೀಚರ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಎನ್-ಜೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು (ಸ್ಥಳೀಯ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ನ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಗಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್-ಇನ್ವೇರಿಯಂಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ನೋಡಿ). ಅಂತಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮಾಹಿತಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಹಂತವು ಸ್ವತಃ ಪೂರಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಂಚಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಧ್ರುವೀಯತೆ ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಬ್ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಲ. ಲೋ-ಲೆವೆಲ್ ಎಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಬ್ಲಾಬ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ರಿಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಸ್ಕೇಲ್-ಇನ್ವೇರಿಯಂಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಕರ್ವ್ಚರ್ ಎಡ್ಜ್ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಆಟೋಕೊರಿಲೇಷನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜ್ ಮೋಷನ್ ಮೋಷನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್. ಪ್ರದೇಶ ಆಧಾರಿತ, ಭೇದಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನ. ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವು. ಆಕಾರ ಆಧಾರಿತ ಥ್ರೆಶ್ಹೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಬ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಹಾಫ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ಲೈನ್ಸ್ ಸರ್ಕಲ್ಸ್/ಎಲಿಪ್ಸ್ ಆರ್ಬಿಟ್ರರಿ ಆಕಾರಗಳು (ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಹಾಫ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್) ಯಾವುದೇ ನಿಯತಾಂಕದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (ವರ್ಗ ಅಸ್ಥಿರಗಳು, ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಪತ್ತೆ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಹಾಫ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನಗಳು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ, ನಿಯತಾಂಕದ ಆಕಾರಗಳು ಸಕ್ರಿಯ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು (ಹಾವುಗಳು) ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಚನೆಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಂಚನ್ನು ಬೂಲಿಯನ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಅದು ಆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಂಚು ಇದೆಯೇ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ನಾವು ಅಂಚಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಬೂಲಿಯನ್ ಹೇಳಿಕೆಯ ಬದಲು ನಿಶ್ಚಿತ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಅಂಚಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಅಂತೆಯೇ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಬಣ್ಣ (ಮೂರು ಸ್ಕೇಲಾರ್ಗಳು) ಅಥವಾ ಬಣ್ಣದ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ (ಮೂರು ಕಾರ್ಯಗಳು) ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದಾಗ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಿವರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವಿವರಗಳು ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲಿ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಎ, ಅಥವಾ ಸರಳವಾಗಿ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸವು ಚಿತ್ರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಎರಡು ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಚಿತ್ರದ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಅಂಚಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ವೇಗ. ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅನುಗುಣವಾದ ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಂಚುಗಳಿದ್ದರೆ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಬಹುದು. ಅನುಗುಣವಾದ ಚಿತ್ರ ಪ್ರದೇಶವು ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಸ್ಥಳೀಯ ವೇಗವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಅವಲೋಕನದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯದ ಬಗೆಗಿನ ಹೇಳಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸದ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಬಹುದು. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಕಡಿಮೆ ನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಅದೇ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದ್ದು, ಈ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟರ್ನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಅಂತಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಂತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ನಿಶ್ಚಿತತೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು. ಇದು ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಿವರಣಾಕಾರವನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿವರಣಾಕಾರಗಳಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ, ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಆದರೆ ನೆರೆಯ ಬಿಂದುಗಳಿಂದ, ತೂಕದ ಸರಾಸರಿಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ತೂಕವನ್ನು ಅನುಗುಣವಾದ ನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅನುಗುಣವಾದ ಗಣನೆಯನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗೊಳಿಸಿದ ಚಿತ್ರದ ಲೋ-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಚಿತ್ರವು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಶ್ಚಿತ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಅನುಗುಣವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಸರಾಸರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಫಲಿತಾಂಶದ ವಿವರಣಕಾರನಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೌಲ್ಯದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಅಂತಹ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಅಂಚಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒಂದು ಕೋನದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿದರೆ, ಈ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಒಂದು ವಿರಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ಅಲ್ಲಿ ಕೋನವು ಅದರ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಅದರ ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಎರಡು ರೀತಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಕೋನಗಳೆರಡಕ್ಕೂ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರದ ಸರಾಸರಿ ಕೋನಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಟೆನ್ಸರ್ನಂತಹ ಅಂಚಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಇತರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿವೆ, ಅವು ಸರಾಸರಿ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯು ಚಲನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಅಂಚಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಮಾನ್ಯ ವೇಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಅಂತಹ ಎರಡು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅವು ಒಂದೇ ನಿಜವಾದ ವೇಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದಾದರೆ, ಈ ವೇಗವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ವೇಗ ವಾಹಕಗಳ ಸರಾಸರಿ ಎಂದು ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಾಮಾನ್ಯ ವೇಗದ ವಾಹಕಗಳು ಸರಾಸರಿ ಅಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಲನೆಗಳ ಇತರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿವೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವೇಗದ ವಿವರಣೆಗಳ ಸರಾಸರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ನಿಜವಾದ ವೇಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಗುಣವಾದ ಬಿಂದುಗಳಂತಹ ಅನುಗುಣವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಅನೇಕ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಉಲ್ಲೇಖ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಚಿತ್ರದ ನಡುವಿನ ಬಿಂದು ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತಗೊಂಡ ದೃಶ್ಯದ ಯಾವುದೇ ಭಾಗವು ಮಿತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡರೆ, ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತಗೊಂಡ ದೃಶ್ಯ ಚಿತ್ರದ ಆ ಭಾಗವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖ ವಸ್ತುವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಯ್ಕೆ ಮುಂಭಾಗ ಪತ್ತೆ ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ (ಇಮೇಜ್ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆ (ಸ್ಕೇಲ್-ಸ್ಪೇಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೂಪಿಸಲಾದ ಹಲವಾರು ಫೀಚರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆ)