موضوع مقاله: تبدیل ویژگی مقیاس‌نابسته | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تبدیل ویژگی مقیاس‌نابسته | مقدمه: تبدیل ویژگی مستقل از مقیاس (SIFT) یک الگوریتم در بینایی ماشین است که برای استخراج ویژگی‌های مشخص از تصاویر، برای استفاده در الگوریتم‌های کارهایی چون تطبیق نماهای مختلف یک جسم یا صحنه (برای نمونه در دید دوچشمی) و شناسایی اجسام به کار می‌رود. | ## بخش 1: تبدیل ویژگی مقیاس‌نابسته | ویژگی‌های به‌دست آمده نسبت به مقیاس تصویر و چرخش ناوردا و نسبت به تغییر دیدگاه و تغییرات نورپردازی تا اندازه‌ای ناوردایند. نام تبدیل مقیاس‌نابسته ویژگی از آن سو که الگوریتم داده‌های تصویر را به مختصات مقیاس‌نابسته‌ای نسبت به ویژگی‌های محلی تبدیل می‌کند بر آن نهاده شد. الگوریتم توسط دیوید لوو در دانشگاه بریتیش کلمبیا ساخته شد، که امتیاز ثبت اختراع آن در ایالات متحده را نیز دارد. مراحل اصلی به‌طور کلی تشخیص در الگوریتم sift از طریق دو بخش انجام می‌شود که عبارتند از: تشخیص نقاط کلیدی تصویر محاسبه اطلاعات توصیف کننده نقاط تشخیص نقاط کلیدی تصویر بدین صورت انجام می‌شود که نقاط کلیدی به نقاطی از تصویر که در فضای مقیاس تصویر اکسترمم است اطلاق می‌شود و فضای مقیاس تصویر شامل مجموعه ای از تصاویر است. تصاویر این مجموعه با استفاده از کانولوشن تصویر اصلی با فیلترهای گوسی با مقیاس‌های مختلف تولید می‌شوند. برای ساخت فضای مقیاس می‌توان با کانوالو کردن تصویر با یک تابع گوسی، یک نمونه به‌دست‌آورد و با تغییر واریانس می‌توان میزان اسموز شده تری از تصویر را به‌دست‌آورد. ا اینجا به ازای هر نقطه کلیدی، یک مختصات و یک مقیاس داریم یعنی: (x, y , δ) بردار گرادیان در هر نقطه تصویر، جهت و اندازه بیشترین تغییرات را نشان می‌دهد و عمود بر لبه است. در یک پنجره اطراف هر نقطه کلیدی، یک هیستوگرام از گرادیان‌ها ساخته می‌شود و جهتی که بیشترین فراوانی را دارد به عنوان جهت غالب انتخاب می‌شود. | ## بخش 2: تبدیل ویژگی مقیاس‌نابسته | تطبیق نقاط- برای به‌کارگیری کلیدنقطگان SIFT در تطبیق و بازشناسی جسم، لوو از یک الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه، به همراه یک نگاشت هاف سود جست (آنگونه که در لوو، ۲۰۰۴ آمده است). در این الگوریتم هر ویژگی برای تمامی موقعیت اشیا رای می‌دهد و در نهایت احتمال برگزیده شدن تفسیری صحیح، از احتمال همه ویژگی‌ها به تنهایی بیشتر است. تأیید مدل با استفاده از روش کمترین مربعات - درجه آزادی مدلی که نگاشت چرخش، اندازه، کشیدگی و انتقال را انجام می‌دهد، ۶ است. از آنجا که تعداد تطبیق‌های ما بیشتر از ۳ می‌باشد، با استفاده از روش کمترین مربعات، میزان خطا را کمینه می‌کنیم. دلیل اصلی که این روش را از باقی روش‌ها جدا می‌سازد، مقاوم بودن این روش نسبت به اندازه، چرخش و تبدیلات افین است. آزمایش‌های زیادی در راستای عملکرد روش‌های گوناگون توصیفگرهای محلی انجام شده است. خلاصه‌ای از این مطالعات در زیر آمده است: در میان تمامی روش‌ها، الگوریتم‌های مانند تبدیل ویژگی مقیاس‌نابسته بیشترین دقت را در تطبیق ویژگی‌های تحت یک نگاشت افین با درجه ۵۰ دارد. پیشرفت‌های بعدی این الگوریتم از نظر محاسباتی، الگوریتم زمان‌بری محسوب می‌شود و به همین خاطر در سال‌های بعد الگوریتم‌های دیگری برای کاهش این سربار معرفی شدند ولی معمولاً این کاهش سربار در ازای کاهش کیفیت نقاط تطبیق داده شده، ارائه می‌شود. | ## بخش 3: تبدیل ویژگی مقیاس‌نابسته | برای مثال الگوریتم SURF از همان منطق استفاده می‌کند اما سریعتر از روش تبدیل ویژگی مقیاس نابسته است. همچنین الگوریتم ORB که در مواردی که با یک سیستم بی‌درنگ سر و کار داریم استفاده می‌شود؛ زیرا با تلفیق ویژگی‌های مثبت چند الگوریتم، روشی سریع با عملکرد قابل قبول ارائه کرده است. آما همچنان از نظر اعتمادپذیری، روش تبدیل ویژگی مقیاس نابسته در صدر قرار می‌گیرد. پیاده‌سازی و استفاده برای استفاده از این الگوریتم کافی است که از یکی ز کتابخانه‌های آماده‌ای که در پایتون یا باقی زبان‌ها پیاده‌سازی شده استفاده کنید و ویژگی‌های تصویر را به کمک این الگوریتم استخراج کنید. کاربردها این نوع الگوریتم بیشتر در کارهای شناسایی شی، شناسایی چهره، دنبال کردن شی و دنبال کردن حرکت فرد، مدل‌سازی سه بعدی صحنه، ساخت پانوراما، بخش‌بندی تصویر، شناسایی مکان، تعیین مکان ربات، نقشه ربات و … استفاده می‌شود. SIFT بخشی بنیادی از الگوریتم‌های ViPR و vSLAM ساخته شده توسط شرکت اوُلوشن رباتیکز است که یک الگوریتم هدفیابی/محلی‌سازی بر اساس SIFT نیز برای ایبوی سونی پیاده‌سازی کرده است که به کمک آن ایستگاه پر کردن باتری خود را پیدا می‌کند. | ## جمع‌بندی | از این الگوریتم در واقعیت مجازی نیز استفاده می‌شود و به کمک آن اشیا سه بعدی توسط تصاویر دو بعدی تشکیل می‌شود.