قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)
خوارزمية لكشف ووصف نقاط الاهتمام ثابتة تجاه التحجيم والتدوير، تستخدم مساحات متعددة المقاييس ومُوصفات مبنية على رسوم بيانية للتوجه.
SURF (Speeded Up Robust Features)
طريقة مُسَرَّعة لكشف الخصائص تستخدم تقريبات الصندوق لحساب محددات هيسيان، مقدمة أداءً أفضل من SIFT مع متانة مماثلة.
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
كاشف-مُوصِف ثنائي يجمع بين FAST للكشف و BRIEF للوصف، مع إضافة التوجه لتحقيق الثبات تجاه التدوير، مقدماً بديلاً مجالاً وفعالاً لـ SIFT/SURF.
Harris Corner Detector
خوارزمية كلاسيكية لكشف الزوايا مبنية على تحليل مصفوفة الارتباط الذاتي للتدرجات المحلية، تحدد النقاط التي تكون فيها تغيرات الكثافة ملحوظة في عدة اتجاهات.
FAST (Features from Accelerated Segment Test)
كاشف عالي الأداء لنقاط الاهتمام مبنى على مقارنة كثافة البكسلات المجاورة بعتبة، مُحسّن للحساب في الوقت الفعلي.
BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features)
مُوصِف ثنائي مُدمج يولد متجهات من البتات عبر مقارنة عشوائية لأزواج من البكسلات في رقعة، مقدماً سرعة فائقة على حساب الثبات تجاه التدوير.
HOG (Histogram of Oriented Gradients)
مُوصِف للخصائص يحسب تكرارات توجه التدرجات في أجزاء موضعية من الصورة، فعال بشكل خاص في كشف الأجسام.
Descriptor Binaire
تمثيل مُدمج للخصائص المحلية في شكل متجهات ثنائية، مما يسمح بمقارنات سريعة للغاية باستخدام عمليات XOR ومسافة هامينغ.
تطابق الميزات
عملية تحديد أزواج النقاط المميزة المتطابقة بين صورتين أو أكثر، وهو أمر أساسي لتركيب الصور والتتبع وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد.
نقطة اهتمام
موقع مكاني في صورة يتميز بميزة مميزة وقابلة للتكرار، مثل زاوية أو بقعة أو منطقة منسوجة، يمكن اكتشافها بشكل موثوق.
وصف محلي
متجه رقمي يصف المظهر البصري لمنطقة حول نقطة اهتمام، ويجمع المعلومات الأساسية للتعريف القوي على الرغم من التحولات.
فضاء المقاييس
تمثيل متعدد الدقة لصورة يولد إصدارات بمقاييس مختلفة لاكتشاف ميزات ثابتة بالنسبة للتغيرات في الحجم، وهو أمر أساسي لـ SIFT و SURF.
RANSAC (توافق العينة العشوائية)
خوارزمية تكرارية قوية تقدر معلمات نموذج من بيانات تحتوي على قيم شاذة، وتستخدم على نطاق واسع لفلتر المطابقات غير الصحيحة في رؤية الكمبيوتر.
كاشف الزوايا
فئة من الخوارزميات تحدد النقاط ذات الانحناء العالي في الصور حيث تظهر التدرجات تفاوتات كبيرة في اتجاهين متعامدين على الأقل.
الثبات في الدوران
خاصية كاشف أو واصف ينتج نتائج مستقرة على الرغم من دوران الصورة، ويتم تحقيقها عادةً عن طريق تقدير الاتجاه المحلي للجزء.
الثبات في المقياس
قدرة خوارزمية على اكتشاف ووصف نفس الميزات بغض النظر عن حجمها الظاهري في الصورة، ويتم تحقيقها عن طريق البحث في فضاء المقاييس.
مرشح فرق غاوسي (DoG)
مُشغّل يُقَرّب لابلاس غاوسي عن طريق طرح نسختين ضبابيتين من الصورة بانحراف معياري مختلف، يستخدم في SIFT لاكتشاف البقع.
لابلاس غاوسي (LoG)
مرشح اكتشاف البقع يجمع بين التنعيم الغاوسي ومُشغّل لابلاس، يحدد مناطق القيمة القصوى المحلية في مساحة المقياس لاكتشاف ثابت بالنسبة للمقياس.
دالة استجابة الزاوية
دالة رياضية ت quantify احتمال أن يكون البكسل زاوية بناءً على القيم الذاتية لمصفوفة التدرجات المحلية، تستخدم في كاشفات من نوع Harris.
كبت القيمة غير القصوى
تقنية ما بعد المعالجة تزيل الاستجابات المتكررة من الكاشفات بالاحتفاظ بالقيم القصوى المحلية فقط، تضمن توزيعًا مكانيًا أفضل لنقاط الاهتمام.