আমি এখানে উদাহরণ হিসাবে স্কেল-ইনভেরিয়েন্ট বৈশিষ্ট্য রূপান্তর অ্যালগরিদম ব্যবহার করব । SIFT একটি চিত্রের আকারযুক্ত গাউসিয়ান ফিল্টারিংয়ের উপর ভিত্তি করে একটি স্কেল স্পেস তৈরি করে এবং তারপরে সম্ভাব্য আগ্রহের পয়েন্টগুলি সনাক্ত করতে গাউসিয়ানদের পার্থক্য গণনা করে। এই পয়েন্টগুলি গাউসিয়ানদের পার্থক্য জুড়ে স্থানীয় মিনিমা এবং ম্যাক্সিমা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।
দাবি করা হয় যে এই পদ্ধতিটি স্কেল ইনগ্রেন্টেট (অন্যান্য ধাঁধার আক্রমণকারীদের মধ্যে)। কেন? কেন বিষয়টি এই বিষয়টি আমার কাছে অস্পষ্ট।
এসআইএফটি কী তা জানেন না, এটি উইকি এন.ইউ.ইউকিপিডিয়া.আর / উইকি / স্কেল- ইনভারিয়েন্ট_ফাইচার_ ট্রান্সফর্মে পাওয়া গেছে । "চিত্র বৈশিষ্ট্য উত্পন্নকরণের জন্য লো এর পদ্ধতিটি একটি চিত্রকে বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলির একটি বৃহত সংকলনে রূপান্তরিত করে, যার প্রত্যেকটি চিত্রের অনুবাদ, স্কেলিং এবং রোটেশনে অবিচ্ছিন্ন, আলোকসজ্জার পরিবর্তনে আংশিকভাবে অদলীয় এবং স্থানীয় জ্যামিতিক বিকৃতিতে শক্তিশালী।" এটাই কি ব্যাখ্যা?
—
নায়ারেন
হ্যাঁ, আমি এটিই বলছি
—
জল
SIFT স্কেল-স্পেস তত্ত্ব ব্যবহার করে। তবে আমি বুঝতে পারি না যে এই তত্ত্বটিতে "স্কেল" অদৃশ্যতা বলতে কী বোঝায়। আপনি এটি সম্পর্কে টনি লিন্ডবার্গের কাগজপত্র পড়ার চেষ্টা করতে পারেন: csc.kth.se/~tony/earlyvision.html
—
সর্বোচ্চ