SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)

SIFT (স্কেল-ইনভেরিয়েন্ট ফিচার ট্রান্সফর্ম)

SIFT (স্কেল-ইনভেরিয়েন্ট ফিচার ট্রান্সফর্ম) হল কম্পিউটার ভিশনের একটি বহুল ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম। এটি ছবির বিভিন্ন স্কেলে এবং দৃষ্টিকোণ থেকে স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। ডেভিড লোভিড কর্তৃক ১৯৯৯ সালে এটি প্রথম প্রস্তাবিত হয় এবং পরবর্তীতে ২০০৪ সালে বিস্তারিতভাবে প্রকাশ করা হয়। SIFT অ্যালগরিদম বস্তু সনাক্তকরণ, ছবি সেলাই, ত্রিমাত্রিক পুনর্গঠন, এবং ভিডিও ট্র্যাকিং সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়।

SIFT-এর মূল ধারণা

SIFT অ্যালগরিদমের মূল ধারণা হল ছবির স্থানীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করা যা স্কেল, ঘূর্ণন এবং আলোতে পরিবর্তন সত্ত্বেও অপরিবর্তিত থাকে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি "কীপয়েন্ট" (keypoint) নামে পরিচিত। প্রতিটি কীপয়েন্টের চারপাশে একটি "বর্ণনাকারী" (descriptor) তৈরি করা হয়, যা কীপয়েন্টের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংখ্যাগতভাবে উপস্থাপন করে। এই বর্ণনাকারীগুলি ব্যবহার করে, বিভিন্ন ছবির মধ্যে বৈশিষ্ট্যগুলির মিল খুঁজে বের করা যায়।

SIFT অ্যালগরিদমের পর্যায়ক্রম

SIFT অ্যালগরিদম চারটি প্রধান পর্যায়ে বিভক্ত:

১. স্কেল-স্পেস এক্সট্রিম ডিটেকশন (Scale-Space Extrema Detection): এই পর্যায়ে, ছবির বিভিন্ন স্কেলে সম্ভাব্য কীপয়েন্টগুলি সনাক্ত করা হয়। এর জন্য, ছবিটি বিভিন্ন আকারের গাউসিয়ান ব্লার (Gaussian blur) দিয়ে কনভলভ করা হয়, যা একটি "স্কেল স্পেস" তৈরি করে। এরপর, এই স্কেল স্পেসের স্থানীয় চরম মানগুলি (maximum এবং minimum) সনাক্ত করা হয়। এই চরম মানগুলি সম্ভাব্য কীপয়েন্ট হিসাবে বিবেচিত হয়।

২. কীপয়েন্ট লোক্যালাইজেশন (Keypoint Localization): এই পর্যায়ে, সনাক্ত করা সম্ভাব্য কীপয়েন্টগুলির সঠিক অবস্থান নির্ধারণ করা হয়। এর জন্য, প্রতিটি কীপয়েন্টের চারপাশে একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের মধ্যে গ্রেডিয়েন্ট (gradient) গণনা করা হয়। যদি গ্রেডিয়েন্টের মান একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের নিচে থাকে, তবে কীপয়েন্টটি বাদ দেওয়া হয়। এটি নয়েজ (noise) এবং কম বৈসাদৃশ্যপূর্ণ (contrast) অঞ্চলগুলি দূর করতে সাহায্য করে।

৩. অভিযোজন নির্ধারণ (Orientation Assignment): এই পর্যায়ে, প্রতিটি কীপয়েন্টের একটি প্রধান অভিযোজন নির্ধারণ করা হয়। এর জন্য, কীপয়েন্টের চারপাশে গ্রেডিয়েন্ট হিস্টোগ্রাম (gradient histogram) গণনা করা হয়। হিস্টোগ্রামের সর্বোচ্চ চূড়াটি কীপয়েন্টের অভিযোজন হিসাবে ধরা হয়। অভিযোজন নির্ধারণের ফলে কীপয়েন্টগুলি ঘূর্ণন-invariant হয়ে যায়।

৪. কীপয়েন্ট বর্ণনাকারী তৈরি (Keypoint Descriptor Creation): এই পর্যায়ে, প্রতিটি কীপয়েন্টের জন্য একটি বর্ণনাকারী তৈরি করা হয়। এই বর্ণনাকারীটি কীপয়েন্টের চারপাশে একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের গ্রেডিয়েন্ট তথ্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। সাধারণত, একটি 128-মাত্রিক ভেক্টর (vector) ব্যবহার করা হয়, যেখানে প্রতিটি মাত্রা কীপয়েন্টের চারপাশে একটি নির্দিষ্ট দিকের গ্রেডিয়েন্টের গড় মান উপস্থাপন করে। এই বর্ণনাকারীগুলি কীপয়েন্টকে অনন্যভাবে চিহ্নিত করে।

স্কেল-স্পেস এক্সট্রিম ডিটেকশন

স্কেল-স্পেস এক্সট্রিম ডিটেকশন SIFT অ্যালগরিদমের প্রথম ধাপ। এই ধাপে, ছবির বিভিন্ন স্কেলে কীপয়েন্টগুলি সনাক্ত করা হয়। এর জন্য, ছবিটি বিভিন্ন আকারের গাউসিয়ান কার্নেল (Gaussian kernel) দিয়ে কনভলভ করা হয়। গাউসিয়ান ব্লার (Gaussian blur) ছবির নয়েজ (noise) কমাতে এবং বিভিন্ন স্কেলে ছবিকে মসৃণ করতে ব্যবহৃত হয়।

স্কেল (σ)	কার্নেলের আকার		0.5	3x3		1.0	5x5		2.0	7x7		3.0	9x9		4.0	11x11

বিভিন্ন স্কেলে ছবিকে মসৃণ করার পরে, "ডিফারেন্স অফ গাউসিয়ান" (Difference of Gaussians - DoG) তৈরি করা হয়। DoG হল দুটি ভিন্ন স্কেলের গাউসিয়ান ব্লার করা ছবির মধ্যে পার্থক্য। DoG ছবিতে, স্থানীয় চরম মানগুলি (maximum এবং minimum) সনাক্ত করা হয়। এই চরম মানগুলি সম্ভাব্য কীপয়েন্ট হিসাবে বিবেচিত হয়।

কীপয়েন্ট লোক্যালাইজেশন

কীপয়েন্ট লোক্যালাইজেশন ধাপে, স্কেল-স্পেস এক্সট্রিম ডিটেকশনে সনাক্ত করা সম্ভাব্য কীপয়েন্টগুলির সঠিক অবস্থান নির্ধারণ করা হয়। এই ধাপে, প্রতিটি কীপয়েন্টের চারপাশে একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের মধ্যে গ্রেডিয়েন্ট গণনা করা হয়। যদি কোনো কীপয়েন্টের গ্রেডিয়েন্টের মান একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের নিচে থাকে, তবে সেই কীপয়েন্টটি বাদ দেওয়া হয়। এটি নয়েজ এবং কম বৈসাদৃশ্যপূর্ণ অঞ্চলগুলি দূর করতে সাহায্য করে।

এই প্রক্রিয়ায়, হেসিয়ান ম্যাট্রিক্স (Hessian matrix) ব্যবহার করা হয়। হেসিয়ান ম্যাট্রিক্স একটি দ্বিতীয়-ক্রমের আংশিক ডেরিভেটিভ ম্যাট্রিক্স, যা ছবির স্থানীয় বক্রতা (curvature) পরিমাপ করে। হেসিয়ান ম্যাট্রিক্সের নির্ণায়ক (determinant) ব্যবহার করে, কীপয়েন্টের স্থিতিশীলতা (stability) মূল্যায়ন করা হয়।

অভিযোজন নির্ধারণ

কীপয়েন্ট অভিযোজন নির্ধারণ SIFT অ্যালগরিদমের একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ। এই ধাপে, প্রতিটি কীপয়েন্টের একটি প্রধান অভিযোজন নির্ধারণ করা হয়। অভিযোজন নির্ধারণের ফলে কীপয়েন্টগুলি ঘূর্ণন-invariant হয়ে যায়, অর্থাৎ ছবির ঘূর্ণন সত্ত্বেও কীপয়েন্টগুলি সনাক্ত করা যায়।

কীপয়েন্টের চারপাশে গ্রেডিয়েন্ট হিস্টোগ্রাম গণনা করে অভিযোজন নির্ধারণ করা হয়। হিস্টোগ্রামে, প্রতিটি বিন (bin) একটি নির্দিষ্ট দিকের গ্রেডিয়েন্ট উপস্থাপন করে। হিস্টোগ্রামের সর্বোচ্চ চূড়াটি কীপয়েন্টের অভিযোজন হিসাবে ধরা হয়।

কীপয়েন্ট বর্ণনাকারী তৈরি

কীপয়েন্ট বর্ণনাকারী তৈরি SIFT অ্যালগরিদমের শেষ ধাপ। এই ধাপে, প্রতিটি কীপয়েন্টের জন্য একটি বর্ণনাকারী তৈরি করা হয়, যা কীপয়েন্টকে অনন্যভাবে চিহ্নিত করে। বর্ণনাকারীটি কীপয়েন্টের চারপাশে একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের গ্রেডিয়েন্ট তথ্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়।

সাধারণত, একটি 128-মাত্রিক ভেক্টর ব্যবহার করা হয়, যেখানে প্রতিটি মাত্রা কীপয়েন্টের চারপাশে একটি নির্দিষ্ট দিকের গ্রেডিয়েন্টের গড় মান উপস্থাপন করে। এই ভেক্টরটি 4x4 উপ-অঞ্চলে বিভক্ত করা হয়, এবং প্রতিটি উপ-অঞ্চলে 8টি গ্রেডিয়েন্ট বিন থাকে।

SIFT-এর ব্যবহার

SIFT অ্যালগরিদম বিভিন্ন কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়, যার মধ্যে কয়েকটি নিচে উল্লেখ করা হলো:

বস্তু সনাক্তকরণ (Object Detection): SIFT বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে ছবিতে নির্দিষ্ট বস্তু সনাক্ত করা যায়।
ছবি সেলাই (Image Stitching): SIFT বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে একাধিক ছবিকে একত্রিত করে একটি বৃহত্তর ছবি তৈরি করা যায়।
ত্রিমাত্রিক পুনর্গঠন (3D Reconstruction): SIFT বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে একাধিক ছবি থেকে ত্রিমাত্রিক মডেল তৈরি করা যায়।
ভিডিও ট্র্যাকিং (Video Tracking): SIFT বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে ভিডিওতে বস্তুর গতিবিধি ট্র্যাক করা যায়।
রোবোটিক্স (Robotics): SIFT বৈশিষ্ট্যগুলি রোবটকে তার চারপাশের পরিবেশ বুঝতে এবং নেভিগেট করতে সাহায্য করে।
মেডিক্যাল ইমেজ অ্যানালাইসিস (Medical Image Analysis): SIFT বৈশিষ্ট্যগুলি মেডিকেল ইমেজে রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসায় সহায়তা করে।

SIFT-এর সুবিধা এবং অসুবিধা

SIFT অ্যালগরিদমের কিছু সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে:

সুবিধা:

   *   স্কেল, ঘূর্ণন এবং আলোতে পরিবর্তনের প্রতি সংবেদনশীলতা কম।
   *   বৈশিষ্ট্যগুলির স্বতন্ত্রতা (distinctiveness) বেশি।
   *   বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহারযোগ্যতা।

অসুবিধা:

   *   গণনাগতভাবে জটিল (computationally expensive)।
   *   আলোর চরম পরিবর্তনে কর্মক্ষমতা হ্রাস পেতে পারে।
   *   টেক্সচারবিহীন (textureless) অঞ্চলে দুর্বল কর্মক্ষমতা।

SIFT-এর বিকল্প

SIFT-এর বিকল্প হিসেবে আরও কিছু বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:

SURF (Speeded Up Robust Features): SIFT-এর চেয়ে দ্রুত এবং কম গণনাগতভাবে জটিল।
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF): আরও দ্রুত এবং মোবাইল ডিভাইসের জন্য উপযুক্ত।
BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features): অত্যন্ত দ্রুত এবং কম মেমরি ব্যবহার করে।
AKAZE (Accelerated-KAZE): SIFT-এর মতো বৈশিষ্ট্য প্রদান করে, কিন্তু দ্রুত এবং আরও নির্ভুল।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর সাথে সম্পর্ক

যদিও SIFT সরাসরি বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর সাথে সম্পর্কিত নয়, তবে এর মূল ধারণাগুলি টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস (Technical Analysis)-এ ব্যবহার করা যেতে পারে। SIFT ছবির বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করার মতো, টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস বাজারের প্রবণতা (trend) এবং প্যাটার্ন (pattern) সনাক্ত করতে সাহায্য করে। SIFT-এর মতো, টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিসের অ্যালগরিদমগুলিও নয়েজ এবং বিভ্রান্তিকর সংকেতগুলি ফিল্টার করে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume Analysis) এবং ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (Candlestick Pattern) এর মতো কৌশলগুলি SIFT-এর বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণের ধারণার সাথে তুলনীয়।

এছাড়াও, SIFT-এর মতো অ্যালগরিদমগুলি অটোমেটেড ট্রেডিং সিস্টেম (Automated Trading System) তৈরিতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখানে অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজারের সংকেত বিশ্লেষণ করে ট্রেড (trade) সম্পন্ন করে।

উপসংহার

SIFT একটি শক্তিশালী এবং বহুল ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম। এটি কম্পিউটার ভিশনের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয় এবং এর মূল ধারণাগুলি অন্যান্য ক্ষেত্রেও প্রয়োগ করা যেতে পারে। SIFT-এর বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করার ক্ষমতা এটিকে জটিল দৃশ্য বিশ্লেষণ এবং বস্তু সনাক্তকরণের জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার করে তুলেছে।

কম্পিউটার ভিশন বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ গাউসিয়ান ব্লার নয়েজ গ্রেডিয়েন্ট হেসিয়ান ম্যাট্রিক্স বস্তু সনাক্তকরণ ছবি সেলাই ত্রিমাত্রিক পুনর্গঠন ভিডিও ট্র্যাকিং রোবোটিক্স মেডিক্যাল ইমেজ অ্যানালাইসিস SURF ORB BRIEF AKAZE টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস ভলিউম বিশ্লেষণ ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন অটোমেটেড ট্রেডিং সিস্টেম

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ