আমি হ্যারিস কোণার উপর ভিত্তি করে একটি বৈশিষ্ট্য সনাক্তকারী প্রয়োগ করেছি । এটি বেশিরভাগ সময় সূক্ষ্মভাবে কাজ করে তবে এমন ঘটনাও রয়েছে যেখানে এটি খারাপভাবে সম্পাদন করে। আমার এটিকে পৃথকভাবে কনফিগার না করে অনেকগুলি বিভিন্ন চিত্রের কাজ করা দরকার।
সমস্যাটি আবিষ্কারক প্রান্তিক মান নিয়ে with যদি খুব কম সেট করা থাকে তবে ডিটেক্টর অনেক বার অগ্নিসংযোগ করে যার ফলে বিশাল সংখ্যক বৈশিষ্ট্য দেখা যায়। যদি খুব বেশি সেট করা থাকে তবে বৈশিষ্ট্যগুলিও খুব কম রয়েছে।
আমি আংশিকভাবে এএনএমএস (অ্যাডাপটিভ নন- ম্যাক্সিমাল দমন) এর মাধ্যমে তাদের কাছে একটি বিবরণকারী ভেক্টর নির্ধারণের আগে বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা হ্রাস করার মাধ্যমে সমাধান করেছি।
যাইহোক, এই মত চিত্রগুলি সমস্যা:
তাদের কম বৈপরীত্য রয়েছে এবং আমি সমস্ত চিত্রের জন্য প্রান্তিক মান নির্ধারণ করতে "সামর্থ্য" করতে পারি না। এটি সনাক্তকারীকে এই চিত্রগুলিতে কাজ করার কারণ হতে পারে তবে অন্যান্য চিত্রগুলিতে হাজার হাজার বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা এএনএমএস দিয়ে ফিল্টার করতে ধীর হবে এবং এটি সামগ্রিক কর্মক্ষমতা ক্ষতিগ্রস্থ করবে।
বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণের আগে আমি চিত্রটি সামঞ্জস্য করার কথা ভাবছিলাম। হতে পারে হিস্টগ্রাম সমীকরণ কাজটি করতে পারে। এটি বৈধ অপারেশন হতে পারে যেহেতু বৈসাদৃশ্যের বৈশ্বিক পরিবর্তনের বৈশিষ্ট্য বর্ণনাকারীর উপর কোনও প্রভাব নেই (তারা উজ্জ্বলতা এবং বৈসাদৃশ্যগুলিতে পরিবর্তিত হওয়ার জন্য আক্রমণাত্মক)।
সম্ভবত অভিযোজিত প্রান্তিকের সাথে কাজ করা বা কিছু হিউরিস্টিক আরও ভাল কাজ করবে।
অন্য কোন পরামর্শ?