SIFT

SIFT (স্কেল-ইনভেরিয়েন্ট ফিচার ট্রান্সফর্ম)

SIFT বা স্কেল-ইনভেরিয়েন্ট ফিচার ট্রান্সফর্ম হল কম্পিউটার ভিশন এবং ইমেজ প্রসেসিং এর একটি শক্তিশালী অ্যালগরিদম। এটি ছবি থেকে স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, যা ছবির স্কেল, ঘূর্ণন এবং আলো পরিবর্তনের সাথে সংবেদনশীল নয়। ডেভিড লো এবং তার দল ১৯৯৯ সালে এই অ্যালগরিদমটি উদ্ভাবন করেন। SIFT অ্যালগরিদম অবজেক্ট রিকগনিশন, ইমেজ ম্যাচিং, ত্রিমাত্রিক পুনর্গঠন এবং ভিডিও ট্র্যাকিং সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।

SIFT এর মূল ধারণা

SIFT অ্যালগরিদমের মূল ধারণা হল ছবির বৈশিষ্ট্যগুলো সনাক্ত করা যা স্থানীয়ভাবে স্বতন্ত্র এবং বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে দেখলে একই রকম থাকে। এই বৈশিষ্ট্যগুলো "কীপয়েন্ট" (Keypoint) বা "ফিচার ডেসক্রিপ্টর" (Feature Descriptor) নামে পরিচিত। SIFT অ্যালগরিদম চারটি প্রধান ধাপে কাজ করে:

১. স্কেল-স্পেস এক্সট্রিম ডিটেকশন (Scale-Space Extrema Detection): এই ধাপে, বিভিন্ন স্কেলে ছবির প্রতিনিধিত্ব তৈরি করা হয় এবং সম্ভাব্য কীপয়েন্টগুলো সনাক্ত করা হয়।

২. কীপয়েন্ট লোক্যালাইজেশন (Keypoint Localization): এই ধাপে, সনাক্ত করা কীপয়েন্টগুলোর অবস্থান এবং স্কেলকে আরও নির্ভুলভাবে নির্ধারণ করা হয়।

৩. ওরিয়েন্টেশন অ্যাসাইনমেন্ট (Orientation Assignment): প্রতিটি কীপয়েন্টকে একটি প্রধান ওরিয়েন্টেশন নির্ধারণ করা হয়, যা কীপয়েন্টের আশেপাশে গ্রেডিয়েন্টগুলোর দিক থেকে গণনা করা হয়।

৪. কীপয়েন্ট ডেসক্রিপ্টর (Keypoint Descriptor): প্রতিটি কীপয়েন্টের চারপাশে একটি স্থানীয় ইমেজ প্যাচ থেকে গ্রেডিয়েন্ট হিস্টোগ্রাম তৈরি করে একটি ডেসক্রিপ্টর তৈরি করা হয়। এই ডেসক্রিপ্টরটি কীপয়েন্টের বৈশিষ্ট্যগুলোকে সংখ্যাগতভাবে উপস্থাপন করে।

SIFT অ্যালগরিদমের ধাপসমূহ

১. স্কেল-স্পেস এক্সট্রিম ডিটেকশন

স্কেল-স্পেস এক্সট্রিম ডিটেকশন প্রক্রিয়ার মূল উদ্দেশ্য হল বিভিন্ন স্কেলে ছবির বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করা। এর জন্য গাউসিয়ান ব্লার (Gaussian Blur) ব্যবহার করা হয়। একটি ছবিতে বিভিন্ন মাত্রার গাউসিয়ান ব্লার প্রয়োগ করে স্কেল-স্পেস তৈরি করা হয়। এরপর, "ডিফারেন্স অফ গাউসিয়ান" (Difference of Gaussians - DoG) তৈরি করা হয়, যা দুটি ভিন্ন স্কেলের গাউসিয়ান ব্লারের মধ্যে পার্থক্য নির্দেশ করে। DoG ইমেজগুলোতে স্থানীয় চরম মান (Local Extrema) সনাক্ত করা হয়, যা সম্ভাব্য কীপয়েন্ট নির্দেশ করে।

স্কেল-স্পেস তৈরির ধাপসমূহ

ধাপ

গাউসিয়ান ব্লার

ডিফারেন্স অফ গাউসিয়ান (DoG)

স্থানীয় চরম মান

২. কীপয়েন্ট লোক্যালাইজেশন

এই ধাপে, DoG ইমেজে সনাক্ত করা সম্ভাব্য কীপয়েন্টগুলোকে আরও নির্ভুলভাবে নির্ধারণ করা হয়। এক্ষেত্রে, একটি দ্বিতীয়-ক্রমের টেইলর সিরিজ ব্যবহার করে কীপয়েন্টের অবস্থানকে পরিমার্জন করা হয়। যে কীপয়েন্টগুলো কম স্থিতিশীল, যেমন - প্রান্তের (Edge) কাছাকাছি অবস্থিত কীপয়েন্টগুলো, বাদ দেওয়া হয়। এটি করার জন্য, হেসিয়ান ম্যাট্রিক্সের (Hessian Matrix) নির্ণায়ক ব্যবহার করা হয়।

৩. ওরিয়েন্টেশন অ্যাসাইনমেন্ট

প্রতিটি কীপয়েন্টের চারপাশে গ্রেডিয়েন্ট ম্যাগনিটিউড এবং দিক গণনা করা হয়। একটি হিস্টোগ্রাম তৈরি করা হয়, যেখানে প্রতিটি বিন (Bin) একটি নির্দিষ্ট দিকের গ্রেডিয়েন্টগুলোর সংখ্যা নির্দেশ করে। হিস্টোগ্রামের সর্বোচ্চ চূড়াটি কীপয়েন্টের প্রধান ওরিয়েন্টেশন হিসেবে নির্ধারণ করা হয়। একাধিক উল্লেখযোগ্য চূড়া থাকলে, একাধিক ওরিয়েন্টেশন নির্ধারণ করা হতে পারে।

৪. কীপয়েন্ট ডেসক্রিপ্টর

কীপয়েন্ট ডেসক্রিপ্টর হল একটি ১২৮-মাত্রিক ভেক্টর, যা কীপয়েন্টের আশেপাশে স্থানীয় ইমেজ প্যাচের বৈশিষ্ট্যগুলোকে উপস্থাপন করে। এই ডেসক্রিপ্টর তৈরি করার জন্য, কীপয়েন্টের চারপাশে একটি নির্দিষ্ট আকারের এলাকা নির্বাচন করা হয় (যেমন, ১৬x১৬ পিক্সেল)। এই এলাকার প্রতিটি পিক্সেলের গ্রেডিয়েন্ট ম্যাগনিটিউড এবং দিক গণনা করা হয়। এরপর, এলাকাটিকে ৪x৪ অঞ্চলে ভাগ করা হয় এবং প্রতিটি অঞ্চলের জন্য ৮-বিন হিস্টোগ্রাম তৈরি করা হয়। এই হিস্টোগ্রামগুলোকে একত্রিত করে ১২৮-মাত্রিক ডেসক্রিপ্টর তৈরি করা হয়। ডেসক্রিপ্টরটিকে নরমালাইজ (Normalize) করা হয়, যাতে আলো পরিবর্তনের প্রভাব কমানো যায়।

SIFT এর ব্যবহার

SIFT অ্যালগরিদম বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, তার মধ্যে কয়েকটি নিচে উল্লেখ করা হলো:

• অবজেক্ট রিকগনিশন: SIFT বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করে ছবিতে বিভিন্ন বস্তু সনাক্ত করা যায়।
• ইমেজ ম্যাচিং: দুটি ছবির মধ্যে মিল খুঁজে বের করার জন্য SIFT বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করা হয়।
• ত্রিমাত্রিক পুনর্গঠন: একাধিক ছবি থেকে একটি ত্রিমাত্রিক মডেল তৈরি করার জন্য SIFT বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করা হয়।
• ভিডিও ট্র্যাকিং: ভিডিওতে কোনো বস্তুর গতিবিধি অনুসরণ করার জন্য SIFT বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করা হয়।
• রোবোটিক্স: রোবটকে তার পরিবেশ বুঝতে এবং নেভিগেট করতে সাহায্য করার জন্য SIFT বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করা হয়।
• মেডিক্যাল ইমেজ অ্যানালাইসিস: মেডিকেল ইমেজে রোগ নির্ণয়ের জন্য SIFT বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করা হয়।
• স্যাটেলাইট ইমেজ প্রসেসিং: স্যাটেলাইট ছবি থেকে তথ্য বের করার জন্য SIFT বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করা হয়।

SIFT এর সুবিধা এবং অসুবিধা

SIFT অ্যালগরিদমের কিছু সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে:

SIFT এর সুবিধা ও অসুবিধা

সুবিধা

স্কেল এবং ঘূর্ণনের সাথে সংবেদনশীল নয়।

স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে সক্ষম।

বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহার করা যায়।

বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলো বর্ণনাত্মক এবং পার্থক্যযোগ্য।

SIFT এর বিকল্প

SIFT এর বিকল্প হিসেবে আরও কিছু অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:

• SURF (Speeded Up Robust Features): SIFT এর চেয়ে দ্রুত এবং কম কম্পিউটেশনালি 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): নন-লিনিয়ার স্কেল স্পেস ব্যবহার করে, যা আরও নির্ভুল বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে সাহায্য করে।

SIFT এবং অন্যান্য টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস

বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে SIFT অ্যালগরিদম সরাসরি ব্যবহার করা না হলেও, এর মূল ধারণাগুলো টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস এবং ভলিউম অ্যানালাইসিস এর বিভিন্ন কৌশল তৈরিতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, SIFT এর মতো বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণের ধারণা ব্যবহার করে, চার্ট প্যাটার্ন (Chart Pattern) এবং ইন্ডিকেটরগুলোর (Indicator) গুরুত্বপূর্ণ সংকেতগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করা যেতে পারে।

বিভিন্ন ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (Candlestick Pattern), যেমন - ডজি (Doji), বুলিশ এনগালফিং (Bullish Engulfing) এবং বিয়ারিশ এনগালফিং (Bearish Engulfing) সনাক্ত করতে SIFT এর বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে। এছাড়াও, মুভিং এভারেজ (Moving Average), আরএসআই (RSI - Relative Strength Index) এবং এমএসিডি (MACD - Moving Average Convergence Divergence) এর মতো ইন্ডিকেটরগুলোর গুরুত্বপূর্ণ সংকেতগুলো চিহ্নিত করতে এই অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে।

ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci Retracement) এবং এলিয়ট ওয়েভ থিওরি (Elliott Wave Theory) এর মতো জটিল টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস কৌশলগুলোতে SIFT এর ধারণা প্রয়োগ করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রেডিংয়ের সুযোগ খুঁজে বের করা যেতে পারে।

ভলিউম বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, SIFT এর মতো অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অস্বাভাবিক ভলিউম স্পাইক (Volume Spike) এবং ডাইভারজেন্স (Divergence) সনাক্ত করা যেতে পারে, যা সম্ভাব্য মূল্য পরিবর্তনের সংকেত দিতে পারে। অন-ব্যালেন্স ভলিউম (On-Balance Volume - OBV) এবং চাইকিন মানি ফ্লো (Chaikin Money Flow - CMF) এর মতো ইন্ডিকেটরগুলোর সংকেতগুলো বিশ্লেষণ করতে SIFT এর ধারণা ব্যবহার করা যেতে পারে।

SIFT অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেম (Automated Trading System) এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং (Algorithmic Trading) তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে।

উপসংহার

SIFT একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী অ্যালগরিদম, যা কম্পিউটার ভিশন এবং ইমেজ প্রসেসিংয়ের বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। যদিও বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে এর সরাসরি প্রয়োগ সীমিত, তবে এর মূল ধারণাগুলো টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস এবং ভলিউম বিশ্লেষণের কৌশলগুলো উন্নত করতে সহায়ক হতে পারে। SIFT এর বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ এবং ম্যাচিংয়ের ক্ষমতা স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি এবং ট্রেডিংয়ের সুযোগগুলো খুঁজে বের করতে নতুন দিগন্ত উন্মোচন করতে পারে।

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