گھر > خبریں > مواد

سپر پکسل کی درخواست کی ریسرچ سٹیٹس

Nov 17, 2017

2003 میں ابتدائی طور پر سپر پکسلز کا تصور، نامیاتی علاقوں میں تصویر خیال کو نکالنے کے لئے رین ایٹ، سپر پکسل الگورتھم کی طرف سے، پکسل آپریشن کے بجائے سپر پکسلز کے بجائے پکسل گرڈ کی ساخت کو تبدیل کرنے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے. موجودہ پکسل کی بنیاد پر الگورتھم نے گزشتہ 10 سالوں میں کچھ نتائج بہتر بنانے کے لئے.


سپر پکسل پر مطالعہ گھر اور بیرون ملک میں تیزی سے ترقی کر رہا ہے، تصویر بصیرت میں بہت سے ایپلی کیشنز کے لئے کمپیوٹر وژن تحقیق کے میدان میں ایک اہم ٹیکنالوجی بن گیا ہے، گراف نظریہ پر مبنی بہت سے موجودہ حصول الگورتھم، اس طرح کے طور پر، اس کی قیمت میں اضافہ ہو جائے گا گراف میں نوڈس اور مہنگی بن جاتے ہیں، کیونکہ یہ الگورتھم کچھ خاص ایپلی کیشنز کے لئے تصویر کے سائز کا سائز محدود کرے گا، جیسے میوکوڈورایا حصول کے برقی مائکروگرافی، تصویر کا سائز بڑا ہے، پکسل گرڈ کی بنیاد پر تصویر کی تقسیم بہت مشکل ہے. SLIC الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے سپر پکسل مجموعی کے ارد گرد تصویر پکسلز، تصویر گرافکس حاصل کرنے کے لئے گراف میں ہر نوڈ کے طور پر ہر پکسل کے طور پر، یہ مؤثر طریقے سے تصویر کی پیچیدگی کو کم کر سکتے ہیں، تقسیم تقسیم کرنے کے لئے آسان ہو جاتا ہے.


ایس ایس آئی ایس کی نگرانی کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے، ایس آئی ایس آئی کی نگرانی کے طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے، 11 ملی میٹر میں تقسیم کی گئی ہے، اور الگورتھم کم پیچیدگی کا حامل ہے، میموری ضروریات کو کم کرنے کے لئے، کوہلی اور ایل کی کارکردگی کو نمایاں طور پر بہتر بنایا جا سکتا ہے. ایک ہی اعتراض مسئلہ کے ساتھ ہی اسی لیبل ضمنی ٹکڑے ٹکڑے سے تعلق رکھنے والے مسئلے کو حل کرنے کے لئے.

5.jpg

انسانوں کی تعداد میں کمی، مووری اور ایل. سب سے پہلے تصویر سپر پکسلز کے بڑے ٹکڑے یا بڑے پیمانے پر، انسانی جسم کی جوڑی اور انگوٹھوں کی شکل کا پتہ لگانے اور اس کا پتہ لگانا ہے، اور جسم کے تمام حصے مووری سپر پکسل کی تقسیم کے فروغ کے ساتھ مشترکہ ہیں، کی تصویر میں تلاش کے پیٹرن کو بہتر بناتا ہے. کارکردگی اور درستگی، اور انسان کی شرح میں تخمینہ میں مستحکم تصاویر میں، اچھے نتائج حاصل کئے گئے ہیں، جیسا کہ اعداد و شمار 12 میں دکھایا گیا ہے.

6.jpg

ہدف سے باخبر رہنے کے میدان میں، وانگ اور ایل. انٹرمیڈیٹ سطح کے نقطہ نظر کے نقطہ نظر سے اعتراض ساخت کی معلومات کو نکالنے کے لئے ہائپر پکسل کا استعمال کرتے ہوئے ایک اعتراض ٹریکنگ الگورتھم تجویز کی.


وہ ٹریکر کو انٹرمیڈیٹ سطح لائن کیبل کے ذریعہ ہدف اور پس منظر کو الگ کرنے کے لئے ایک سپر پکسل کی بنیاد پر ظہور امتیازی سلوک کا استعمال کرتے ہیں. اس کے بعد، ٹریکنگ کا کام ایک ہدف پس منظر پر اعتماد کی قدر کا حساب لگاتا ہے، اور سب سے بہترین امیدوار نتیجہ زیادہ سے زیادہ posteriori تخمینہ کی طرف سے حاصل کی جاتی ہے.


باخبر رہنے والی الگورتھم کو مؤثر طریقے سے اختتام سے نمٹنے، ہتھیار اور پٹھوں میں ہدف سے باخبر رکھنے کے لۓ، جیسا کہ شے 13 میں ظاہر ہوا ہے. سپر پکسل یا ہدف اور پس منظر کے درمیان رابطے پر قبضہ کرنے کے لئے تجویز کردہ سپر پکسل ڈرائیونگ کی سطح کو ترتیب دینے والی الگورتھم، رفتار رفتار کی تعریف، الگورتھم میں لیو کی اچھی طاقتور اور اعلی کارکردگی ہے جو حقیقی دنیا میں ٹریفک ویڈیو میں متعدد گاڑیاں ٹریک کرنے کا احساس کرتی ہیں. ، سپر پکسلز میں سیمنٹ کی معلومات متعارف کرایا جاتا ہے، مؤثر طریقے سے کشیدگی کا مسئلہ اور مختلف گاڑیوں کے بار بار کراس کو حل کرنے کے.


وانگ اور ایل. ہدف کے ارد گرد بصری معلومات کی بنیاد پر سپر پکسلس کی تلاش کرکے ہدف سے باخبر رکھنے والے مسئلے کو دریافت کیا، اور کئی اجزاء سے متعلق ایک ظہور ماڈل پیش کی.

الٹورجیم اعتراض اختر اور تصادم کے معاملے میں دیگر الگورتھم سے بہتر ہے

7.jpg

سپر پکسل تصویر پروسیسنگ کے کام کے دیگر پہلوؤں میں بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، گو اور ایل. تصویر کے منظر کی درجہ بندی میں سپر سایڈس، سپر پکسل بلاکس کے لئے تصویر کی تقسیم، اور تصویر SIFT کی خصوصیت نکالنے، متفرق بصری descriptor کی تشکیل، اور پھر تصویر اور درجہ بندی کے طریقہ کار کی نمائندگی کرنے کے لئے پرامڈ میں خلا کا استعمال کریں.


Tighe et al. اپلی کیشن سپر پکسل منظر جزو تجزیہ کرنے کے لئے، اور ایک سادہ، غیر پیرامیٹرک اور موثر تصویر تجزیہ کا طریقہ کار پیش کیا. فلکرسن et al. تصویر میں سپر پکسل کا استعمال کرتے ہوئے ہدف کو تلاش کرنا اور ہدف کلاس کو تقسیم کرنا. ان کے تجرباتی نتائج Graz-02 اور PASCAL VOC 2007 ڈیٹا بیس پر بہت سے موجودہ تصویر کے اختتامی طریقوں سے زیادہ بہتر ہیں.