HOG (Histogram of Oriented Gradients)

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हिस्टोग्राम ऑफ़ ओरिएंटेड ग्रेडिएंट्स (HOG)

परिचय

हिस्टोग्राम ऑफ़ ओरिएंटेड ग्रेडिएंट्स (HOG) एक फीचर डिस्क्रिप्टर है जिसका उपयोग कंप्यूटर दृष्टि और छवि प्रसंस्करण में वस्तुओं का पता लगाने के लिए किया जाता है। विशेष रूप से, यह मानव पहचान के लिए बहुत प्रभावी है। HOG फीचर डिस्क्रिप्टर, छवि में वस्तुओं के आकार और बनावट को कैप्चर करने के लिए ग्रेडिएंट दिशाओं के वितरण का उपयोग करता है। यह तकनीक विशेष रूप से ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यों में उपयोगी है, जहाँ हमें किसी छवि में विशिष्ट वस्तुओं को पहचानना और उनका पता लगाना होता है।

HOG का विकास और पृष्ठभूमि

HOG की अवधारणा 2005 में नलिनी रामाचन्द्रन और डैरेन लो द्वारा प्रस्तुत की गई थी। इस तकनीक का विकास एसवीएम (सपोर्ट वेक्टर मशीन) जैसे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ मिलकर किया गया था। HOG को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह रोबस्टनेस प्रदान करे, जिसका अर्थ है कि यह प्रकाश, पैमाने और थोड़े से मुद्रा परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील नहीं है।

मूल अवधारणाएँ

HOG की मूल अवधारणाएँ निम्नलिखित हैं:

  • **ग्रेडिएंट:** एक छवि में ग्रेडिएंट, पिक्सेल तीव्रता में परिवर्तन की दर को दर्शाता है। यह छवि में किनारों और कोनों को उजागर करने में मदद करता है।
  • **ओरिएंटेशन:** ग्रेडिएंट का ओरिएंटेशन उस दिशा को दर्शाता है जिसमें तीव्रता सबसे तेजी से बदल रही है।
  • **हिस्टोग्राम:** हिस्टोग्राम किसी विशेष श्रेणी में डेटा की आवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है। HOG में, हम ग्रेडिएंट ओरिएंटेशन की आवृत्ति का उपयोग करते हैं।
  • **सेल:** छवि को छोटे-छोटे सेलों में विभाजित किया जाता है। प्रत्येक सेल में ग्रेडिएंट ओरिएंटेशन का एक हिस्टोग्राम बनाया जाता है।
  • **ब्लॉक:** सेलों को ब्लॉकों में समूहीकृत किया जाता है। प्रत्येक ब्लॉक में कई सेल होते हैं।
  • **डिस्क्रिप्टर:** एक छवि के लिए HOG डिस्क्रिप्टर सभी ब्लॉकों के हिस्टोग्राम को जोड़कर बनाया जाता है।

HOG की कार्यप्रणाली

HOG फीचर डिस्क्रिप्टर बनाने की प्रक्रिया में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:

1. **ग्रेडिएंट गणना:** सबसे पहले, छवि के प्रत्येक पिक्सेल के लिए ग्रेडिएंट की गणना की जाती है। इसके लिए, आमतौर पर कन्वोल्यूशन फ़िल्टर का उपयोग किया जाता है, जैसे कि सोबेल ऑपरेटर। यह हमें प्रत्येक पिक्सेल के लिए ग्रेडिएंट परिमाण (magnitude) और दिशा (orientation) प्रदान करता है। 2. **ओरिएंटेशन हिस्टोग्राम:** छवि को छोटे सेलों में विभाजित किया जाता है। प्रत्येक सेल के लिए, ग्रेडिएंट दिशाओं को 0 से 180 डिग्री (या 0 से 360 डिग्री) तक विभाजित किया जाता है और प्रत्येक दिशा के लिए एक हिस्टोग्राम बनाया जाता है। हिस्टोग्राम में प्रत्येक बिन उस दिशा में आने वाले ग्रेडिएंट की संख्या को दर्शाता है। 3. **ब्लॉक सामान्यीकरण (Block Normalization):** सेलों को ब्लॉकों में समूहीकृत किया जाता है। प्रत्येक ब्लॉक के हिस्टोग्राम को सामान्य किया जाता है ताकि यह प्रकाश परिवर्तन के प्रति कम संवेदनशील हो। यह सामान्यीकरण कंट्रास्ट नॉर्मलाइजेशन की तरह काम करता है। 4. **डिस्क्रिप्टर निर्माण:** सभी ब्लॉकों के सामान्यीकृत हिस्टोग्राम को जोड़कर एक HOG डिस्क्रिप्टर बनाया जाता है। यह डिस्क्रिप्टर छवि की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है।

HOG के फायदे और नुकसान

HOG के कई फायदे हैं:

  • **रोबस्टनेस:** HOG प्रकाश, पैमाने और थोड़े से मुद्रा परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील नहीं है।
  • **उच्च सटीकता:** HOG मानव पहचान जैसे कार्यों में उच्च सटीकता प्रदान करता है।
  • **गणना दक्षता:** HOG की गणना अपेक्षाकृत कम समय में की जा सकती है।

हालांकि, HOG के कुछ नुकसान भी हैं:

  • **पैरामीटर ट्यूनिंग:** HOG को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए कई पैरामीटर को ट्यून करने की आवश्यकता होती है, जैसे कि सेल का आकार, ब्लॉक का आकार और हिस्टोग्राम बिन की संख्या।
  • **जटिलता:** HOG एल्गोरिदम को समझना और लागू करना थोड़ा जटिल हो सकता है।
  • **बैकग्राउंड क्लटर:** पृष्ठभूमि में मौजूद शोर और क्लटर HOG की सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं।

HOG के अनुप्रयोग

HOG का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिनमें शामिल हैं:

  • **मानव पहचान:** HOG का उपयोग पैदल चलने वालों का पता लगाने और उनकी पहचान करने के लिए किया जाता है। यह स्वचालित वाहन और सुरक्षा प्रणालियों में महत्वपूर्ण है।
  • **ऑब्जेक्ट डिटेक्शन:** HOG का उपयोग अन्य वस्तुओं, जैसे कि कार, साइकिल और जानवरों का पता लगाने के लिए किया जाता है।
  • **छवि वर्गीकरण:** HOG का उपयोग छवियों को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि चेहरे की पहचान और वस्तु पहचान।
  • **वीडियो निगरानी:** HOG का उपयोग वीडियो में असामान्य गतिविधियों का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।
  • **बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग:** तकनीकी विश्लेषण में पैटर्न की पहचान के लिए HOG का उपयोग किया जा सकता है, हालांकि यह एक अधिक जटिल अनुप्रयोग है। वॉल्यूम विश्लेषण और चार्ट पैटर्न के साथ संयोजन में इसका उपयोग किया जा सकता है।

HOG और अन्य फीचर डिस्क्रिप्टर

HOG कई अन्य फीचर डिस्क्रिप्टर में से एक है। कुछ अन्य लोकप्रिय फीचर डिस्क्रिप्टर में शामिल हैं:

  • **SIFT (Scale-Invariant Feature Transform):** SIFT स्केल और रोटेशन दोनों के प्रति अपरिवर्तनीय है, लेकिन HOG की तुलना में अधिक जटिल और गणनात्मक रूप से महंगा है।
  • **SURF (Speeded-Up Robust Features):** SURF SIFT की तुलना में तेज है, लेकिन इसकी सटीकता थोड़ी कम हो सकती है।
  • **LBP (Local Binary Patterns):** LBP बनावट विश्लेषण के लिए एक सरल और कुशल एल्गोरिदम है, लेकिन यह HOG की तरह आकार की जानकारी को कैप्चर नहीं करता है।
  • **Haar-like features:** ये फीचर कास्केड क्लासिफायर में उपयोग किए जाते हैं और विशेष रूप से चेहरे की पहचान के लिए प्रभावी हैं। एज डिटेक्शन और इमेज सेगमेंटेशन के लिए भी इनका उपयोग किया जा सकता है।
फीचर डिस्क्रिप्टर तुलना
फीचर डिस्क्रिप्टर रोबस्टनेस गति सटीकता अनुप्रयोग
HOG उच्च मध्यम उच्च मानव पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
SIFT उच्च धीमी बहुत उच्च छवि मिलान, वस्तु पहचान
SURF मध्यम तेज उच्च वस्तु पहचान, छवि मिलान
LBP मध्यम तेज मध्यम बनावट विश्लेषण, चेहरे की पहचान
Haar-like features मध्यम बहुत तेज मध्यम चेहरे की पहचान

HOG के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग

HOG की सटीकता और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, कुछ महत्वपूर्ण पैरामीटर को ट्यून करने की आवश्यकता होती है:

  • **सेल का आकार:** सेल का आकार ग्रेडिएंट हिस्टोग्राम की रिज़ॉल्यूशन को निर्धारित करता है। छोटे सेल आकार अधिक विवरण कैप्चर करते हैं, लेकिन अधिक गणनात्मक रूप से महंगे होते हैं।
  • **ब्लॉक का आकार:** ब्लॉक का आकार हिस्टोग्राम सामान्यीकरण के लिए उपयोग किया जाता है। बड़े ब्लॉक आकार अधिक सामान्यीकरण प्रदान करते हैं, लेकिन स्थानीय विवरणों को खो सकते हैं।
  • **हिस्टोग्राम बिन की संख्या:** हिस्टोग्राम बिन की संख्या ग्रेडिएंट दिशाओं की संख्या को निर्धारित करती है। अधिक बिन अधिक विवरण कैप्चर करते हैं, लेकिन अधिक मेमोरी की आवश्यकता होती है।
  • **सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) पैरामीटर:** यदि HOG का उपयोग SVM के साथ किया जा रहा है, तो SVM पैरामीटर को भी ट्यून करने की आवश्यकता होती है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए ग्रिड सर्च और क्रॉस-वैलिडेशन जैसी तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।

फीचर इंजीनियरिंग और डेटा प्रीप्रोसेसिंग चरण भी HOG के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।

बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में HOG का अनुप्रयोग (उन्नत)

हालांकि HOG मुख्य रूप से कंप्यूटर दृष्टि के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन कुछ उन्नत व्यापारी इसका उपयोग वित्तीय डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए करते हैं। यह दृष्टिकोण जटिल है और इसमें निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं:

1. **वित्तीय डेटा का दृश्य प्रतिनिधित्व:** मूल्य चार्ट को छवियों के रूप में माना जा सकता है, जहाँ मूल्य परिवर्तन ग्रेडिएंट का प्रतिनिधित्व करते हैं। 2. **HOG फीचर निष्कर्षण:** मूल्य चार्ट से HOG सुविधाओं को निकाला जाता है। 3. **पैटर्न पहचान:** मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग HOG सुविधाओं के आधार पर पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, कैंडलस्टिक पैटर्न की पहचान के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है। 4. **ट्रेडिंग सिग्नल:** पहचाने गए पैटर्न के आधार पर ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न होते हैं।

हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि वित्तीय बाजार अत्यधिक गतिशील और अप्रत्याशित होते हैं, और HOG जैसी छवि प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करके सटीक भविष्यवाणी करना मुश्किल हो सकता है। इस प्रकार, इस दृष्टिकोण का उपयोग सावधानी से और अन्य जोखिम प्रबंधन तकनीकों के साथ संयोजन में किया जाना चाहिए।

तकनीकी संकेतक जैसे कि मूविंग एवरेज, आरएसआई, और मैकडी के साथ HOG का संयोजन अधिक मजबूत ट्रेडिंग सिस्टम बना सकता है। बैकटेस्टिंग और फॉरवर्ड टेस्टिंग का उपयोग करके किसी भी ट्रेडिंग रणनीति का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष

हिस्टोग्राम ऑफ़ ओरिएंटेड ग्रेडिएंट्स (HOG) एक शक्तिशाली फीचर डिस्क्रिप्टर है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के कंप्यूटर दृष्टि और छवि प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में किया जाता है। यह विशेष रूप से मानव पहचान और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए प्रभावी है। HOG की रोबस्टनेस, सटीकता और गणना दक्षता इसे कई अनुप्रयोगों के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाती है। हालांकि, HOG को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, पैरामीटर ट्यूनिंग और डेटा प्रीप्रोसेसिंग पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है।

छवि विश्लेषण और पैटर्न रिकॉग्निशन के क्षेत्र में HOG एक महत्वपूर्ण उपकरण बना हुआ है।


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