Change detection
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಬದಲಾವಣೆಯ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಬದಲಾವಣೆಯ ಬಿಂದುವಿನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯು ಬದಲಾಗುವ ಸಮಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಬದಲಾವಣೆ ಸಂಭವಿಸಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸಂಭವಿಸಿರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಸಮಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಎರಡಕ್ಕೂ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಹಂತ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅಂಚು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಗಳು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸರಾಸರಿ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಅಥವಾ ವರ್ಣಪಟಲದ ಸಾಂದ್ರತೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಅಸಂಗತ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆಃ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ. ಆಫ್ಲೈನ್ ಚೇಂಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಉದ್ದದ ಅನುಕ್ರಮವು ಲಭ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆಯ ಬಿಂದು (ಗಳು) ಸಂಭವಿಸಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪೋಸ್ಟ್ ಹಾಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಆನ್ಲೈನ್ ಚೇಂಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಒಳಬರುವ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ನಲ್ಲಿ ಚೇಂಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಸಮಯದ ಸರಣಿಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೇಲಿನ ಅಂಕಿ-ಅಂಶವು 1870 ಮತ್ತು 1970ರ ನಡುವಿನ ನೈಲ್ ನದಿಯ ನೀರಿನ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಚೇಂಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಸರಣಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ನೈಲ್ ನದಿಯ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನದಿಯಲ್ಲಿ ಅಣೆಕಟ್ಟನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ನಂತರ ನೀರಿನ ಪ್ರಮಾಣವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಸರಣಿಯ ನಂತರ ಅದರ ಹಿಂದಿನ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಮರಳುವವರೆಗೆ ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಅಸಂಗತ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬದಲಾವಣೆಯ ಬಿಂದುಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಮಯ ಸರಣಿಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಅನುಕ್ರಮ ಎಂದು ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಉಪವಿಭಾಗದ ಜಂಟಿ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಾವು ಹೀಗೆ ಬರೆಯಬಹುದು. ಒಂದು ಸೀಮಿತ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯ ಉದ್ದದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯ ಬಿಂದುವು ಸಂಭವಿಸಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನಾವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತೇವೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬದಲಾವಣೆಯ ಬಿಂದುವಿನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಆನ್ಲೈನ್ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಅನುಕ್ರಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ("ಆನ್ಲೈನ್") ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಪನಗಳ ನಡುವೆ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕುಃ ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ದರ ತಪ್ಪು ಪತ್ತೆ ದರ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ವಿಳಂಬ ಬೇಯೆಸ್ ಬದಲಾವಣೆ-ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ, ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಯು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆನ್ಲೈನ್ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಫ್ಲೈನ್ ಚೇಂಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಬಾಸ್ಸೆವಿಲ್ಲೆ (1993, ವಿಭಾಗ 2.6) ಪುಟ ಮತ್ತು ಪಿಕಾರ್ಡ್ನ ಕೃತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಫ್ಲೈನ್ ಚೇಂಜ್-ಇನ್-ಮೀನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ಎರಡು ಹಂತದ ಹಿಂಜರಿತಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಮಯದ ಗರಿಷ್ಠ-ಜೀವನೋಪಾಯದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ವಿಧಾನಗಳು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಏಕ ವರ್ಣಪಟಲದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಬದಲಾವಣೆಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಹಲವುವೇಳೆ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಚೇಂಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ. ಅಕೈಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ ಮತ್ತು ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡದಂತಹ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾದರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಏನು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬದಲಾವಣೆಯ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಏನು ಮುಂತಾದ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. "ಆಫ್ಲೈನ್" ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ, ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭಾಷಾ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಒಂದೇ ವಾಕ್ಯದ ಅನೇಕ ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪದ-ಮಟ್ಟದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬದಲಾದ ಪದ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಪದದ ನಡುವಿನ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಅತಿಕ್ರಮಣದ ಪ್ರಮಾಣವು (ಅಂದರೆ, ಸಂಬಂಧ) ಅಂತಹ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಸುಲಭತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ (ಸ್ಟರ್ಟ್, ಸ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್, ಸ್ಟೀವರ್ಟ್, ಮತ್ತು ಡೇವಿಡಿಯಾಕ್, 2004). ಮೂಲ ವಾಕ್ಯದ ಆರಂಭಿಕ ಓದುವಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುವ ಪದದ ಮೇಲೆ ಒಬ್ಬರ ಗಮನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದರಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಗಮನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಇಟಾಲಿಕ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿ ಇದನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದರ ಮೂಲಕ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪದವನ್ನು ಮೂಲ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ (ಸ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್, ಸ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್, ಮೊಲ್ಲೆ, ಮತ್ತು ಎಮ್ಮೋಟ್, 2006) ಇಟಾಲಿಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ "ಇದು ನೀರಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮರ" ದಂತಹ ಸೀಳು ನಿರ್ಮಾಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. (ಕೆನ್ನೆಟ್, ವುರ್ಮ್, ಮತ್ತು ವ್ಯಾನ್ ಹಾವೆರ್ಮೆಟ್, 2010). ಈ ಬದಲಾವಣೆ-ಪತ್ತೆ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳು ದೃಢವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ, ದ್ವಿಭಾಷಿಕರು ತಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಮೂಲ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತು ಅವರ ಎರಡನೇ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾದ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಓದಿದಾಗ ಅಡ್ಡ-ಭಾಷಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ (ಕೆನೆಟ್ಟೆ, ವುರ್ಮ್ & ವ್ಯಾನ್ ಹಾವೆರ್ಮೆಟ್, 2010). ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಚೇಂಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಟೆಂಪೋರಲ್ ಕಾರ್ಪೋರಾವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆಃ "ಗೇ" ಎಂಬ ಪದವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಅರ್ಥವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ) ಗಣನೆಯಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಶೋಧಕರು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಶಬ್ದಾರ್ಥದಲ್ಲಿ ಪದ-ಮಟ್ಟದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಸಂಗೀತದಂತಹ ಪದಗಳಲ್ಲದ ಪದಗಳನ್ನು ಓದುವುದಕ್ಕೂ ಇದು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಗೀತವು ಒಂದು ಭಾಷೆಯಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಅದನ್ನು ಇನ್ನೂ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಜನರು ಅದರ ಅರ್ಥವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಇದು ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಗಮನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ದೃಶ್ಯ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆ ಎಂದರೆ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಇದು ಅನೇಕ ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ವಾಹನ ಚಲಾಯಿಸಲು ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇತರ ವಾಹನಗಳು, ಸಂಚಾರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಂಕೇತಗಳು, ಪಾದಚಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮೋಟಾರು ವಾಹನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ದೃಶ್ಯ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ಒಬ್ಬರ ನೋಟವನ್ನು ಗಮನಿಸುವಾಗ, ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಮುಖಗಳು "ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ" ಮತ್ತು "ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಮುಖದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ವಯಸ್ಸಾದಿಕೆ ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ" ಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳಿಂದಾಗಿ ನೋಟದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಜನರನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮುಖದ ವಿವಿಧ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಲು "ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ" ದಂತಹ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ದೃಶ್ಯ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು "ಬಹು ಸಂವೇದಕಗಳ ಒಳಹರಿವು, ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಗಮನದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ" ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪ್ರಚೋದಕಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳು ಕಣ್ಣುಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಹಿಂದಿನ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡು ಪ್ರಚೋದಕಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅರಿವಿಲ್ಲದೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಅಗತ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅರಿವಿನ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಅರಿವಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹಲವಾರು ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ. ಅರಿವಿನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ತಮ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ, ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಯೋಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕುರುಡುತನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗಾಗುತ್ತಾರೆ. ಅರಿವಿನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪತ್ತೆ ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನೇಕ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಂವೇದನಾ ಮಾರ್ಗಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಮೂರು ಸಂವೇದನಾ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಬಹು-ಸಂವೇದನಾ ಮಾರ್ಗ ಜಾಲವು ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದನಾ ಮಾರ್ಗವು ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬೆಸೆಯುತ್ತದೆ, ಸಂವೇದನಾ ಮಾರ್ಗವು ಎರಡು ಬದಲಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮಧ್ಯಮ ಸಂಯೋಜನೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂವೇದನಾ ಮಾರ್ಗ ಮೂರು ಬದಲಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮಧ್ಯಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಮೂರೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಯಶಸ್ಸಿನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ಹಿಂಭಾಗದ ಪ್ಯಾರಿಯಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ (ಪಿಪಿಸಿ) "ಸಂವೇದನಾ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ಚಟುವಟಿಕೆಯ" ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿರುವುದರಿಂದ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಈ ಹಿಂದೆ ನಂಬಲಾಗಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪಿಪಿಸಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ನಿರಾಕರಿಸಿವೆ; ಇವುಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಪಿಪಿಸಿಯ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ಅತ್ಯಲ್ಪವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಟಾಪ್-ಡೌನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಜನರಿಗೆ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಶ್ರಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಅದು ನಂತರ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಕ್ಕಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಮಕ್ಕಳ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಶೈಶವಾವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಪ್ರೌಢಾವಸ್ಥೆಯವರೆಗಿನ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಸುತ್ತಲೂ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಇದರಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಚಿಕ್ಕ ಶಿಶುಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ, ಟಾಪ್-ಡೌನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಈ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಬ್ರೇಕ್-ಚೇಂಜ್ ಇನ್ ಮಾಡೆಲ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಥಿಯರಿ ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ರೀಕಾಲ್ ರೇಟ್ ರಿಸೀವರ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರಿಸ್ಟಿಕ್ ಚೇಂಜ್ ಬ್ಲೈಂಡ್ನೆಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವಿಕೆ