Features from accelerated segment test
ವೇಗವರ್ಧಿತ ವಿಭಾಗದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ (ಫಾಸ್ಟ್) ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಒಂದು ಮೂಲೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಫಾಸ್ಟ್ ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಮೂಲತಃ ಎಡ್ವರ್ಡ್ ರೋಸ್ಟನ್ ಮತ್ತು ಟಾಮ್ ಡ್ರಮ್ಮಂಡ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಇದನ್ನು 2006ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು. ಫಾಸ್ಟ್ ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅದರ ಗಣನೆಯ ದಕ್ಷತೆ. ಅದರ ಹೆಸರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಾ, ಇದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಎಸ್ಐಎಫ್ಟಿ, ಸುಸಾನ್ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾರಿಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಬಳಸುವ ಡಿಫರೆನ್ಸ್ ಆಫ್ ಗಾಸಿಯನ್ಸ್ (ಡಿಒಜಿ) ನಂತಹ ಇತರ ಅನೇಕ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಗಣನೆಯ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಈ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಿಂದಾಗಿ ಫಾಸ್ಟ್ ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವೀಡಿಯೊ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ತುಂಬಾ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸೆಗ್ಮೆಂಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಫಾಸ್ಟ್ ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ 16 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ವೃತ್ತವನ್ನು (ತ್ರಿಜ್ಯ 3 ರ ಬ್ರೆಸೆನ್ಹ್ಯಾಮ್ ವೃತ್ತ) ಬಳಸುತ್ತದೆ. ವೃತ್ತದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಸಂಖ್ಯೆ 1 ರಿಂದ 16ರವರೆಗೆ ಪ್ರದಕ್ಷಿಣಾಕಾರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ವೃತ್ತದಲ್ಲಿರುವ N ಸಮೀಪದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ p (Ip ಯಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು ಮಿತಿ ಮೌಲ್ಯ t ಗಿಂತ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ p ಮೈನಸ್ ಮಿತಿ ಮೌಲ್ಯ t ಗಿಂತ ಗಾಢವಾಗಿದ್ದರೆ, p ಅನ್ನು ಮೂಲೆ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಹೀಗೆ ಬರೆಯಬಹುದುಃ ಷರತ್ತು 1: ಎನ್ ಸಮೀಪದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸೆಟ್ ಎಸ್, x> ಐಪಿ + ಮಿತಿಯ ತೀವ್ರತೆ, ಅಥವಾ ಷರತ್ತು 2: ಎನ್ ಸಮೀಪದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸೆಟ್ ಎಸ್, ಆದ್ದರಿಂದ ಎರಡು ಷರತ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಪೂರೈಸಿದಾಗ, ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಪಿ ಅನ್ನು ಮೂಲೆ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಎನ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಮಿತಿ ಮೌಲ್ಯ ಟಿ. ಒಂದೆಡೆ ಪತ್ತೆಯಾದ ಮೂಲೆಯ ಬಿಂದುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಇರಬಾರದು, ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಗಣನೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಾರದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸುಧಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಎನ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 12 ಎಂದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲೆಯಲ್ಲದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಹೈ-ಸ್ಪೀಡ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಮೂಲೆಯಲ್ಲದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ಹೈ-ಸ್ಪೀಡ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ 1,9,5 ಮತ್ತು 13 ಎಂಬ 4 ಉದಾಹರಣೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಕನಿಷ್ಠ 12 ಸಮೀಪದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಮೂಲೆಗಿಂತ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿರಬೇಕು ಅಥವಾ ಗಾಢವಾಗಿರಬೇಕು, ಆದ್ದರಿಂದ ಈ 4 ಉದಾಹರಣೆಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ 3 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಇರಬೇಕು, ಅವೆಲ್ಲವೂ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಮೂಲೆಗಿಂತ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿರಬೇಕು ಅಥವಾ ಗಾಢವಾಗಿರಬೇಕು. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು 1 ಮತ್ತು 9 ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, I1 ಮತ್ತು I9 ಎರಡೂ [Ip-t, Ip + t] ಒಳಗೆ ಇದ್ದರೆ, ಅಭ್ಯರ್ಥಿ p ಒಂದು ಮೂಲೆಯಲ್ಲ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, 5 ಮತ್ತು 13ನೇ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರು ಐಪಿ + ಟಿಗಿಂತ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಐಪಿ-ಟಿಗಿಂತ ಗಾಢವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ 3 ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಗಾಢವಾಗಿದ್ದರೆ, ಉಳಿದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ತನ್ನ ಮೊದಲ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ಆವಿಷ್ಕಾರಕನ ಪ್ರಕಾರ, ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಕಾರ್ನರ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸರಾಸರಿ 3.8 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಕಾರ್ನರ್ಗೆ 8.8 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, 3.8 ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮ ಕಡಿತವಾಗಿದ್ದು ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳಿವೆಃ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಎನ್ <12 ಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಎನ್ <12 ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಪಿ ಒಂದು ಮೂಲೆಯಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು 4 ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ 2 ಪರೀಕ್ಷಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಐಪಿ + ಟಿ ಅಥವಾ ಐಪಿ-ಟಿ ಗಿಂತ ಗಾಢವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ನ ದಕ್ಷತೆಯು ಈ ಆಯ್ದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುವುದು ಅಸಂಭವವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮೂಲೆಯ ನೋಟಗಳ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗಿನ ಸುಧಾರಣೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೊದಲ ಎರಡು ದೌರ್ಬಲ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವು ಎರಡು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎನ್ ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಗುರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೊಮೇನ್ನಿಂದ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾದ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೂಲಕ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಕ್ಷರಶಃ 16 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಉಂಗುರವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೀವ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತ ಮಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಅಭ್ಯರ್ಥಿ p ಗೆ, x ± {1,2,3,., 16} ವೃತ್ತದ ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಥಳವನ್ನು p → x ನಿಂದ ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ಸ್ಥಿತಿಯು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿರಬೇಕುಃ d, Ip → x ≤ Ip-t (ಗಾಢವಾದ) s, Ip-t ≤ Ip → x ≤ Ip + t (ಅಂತಹುದೇ) b, Ip → x ≤ Ip + t (ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ) ನಂತರ x ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ (ಎಲ್ಲಾ p ಗೆ ಒಂದೇ) ವಿಭಾಗಗಳು P (ಎಲ್ಲಾ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸೆಟ್) ಅನ್ನು 3 ವಿಭಿನ್ನ ಉಪಗುಂಪುಗಳಾಗಿ, Pd, Ps, Pb ಅಲ್ಲಿಃ Pd = {{p ωP: Sp → x = d} Ps = {p ωP: Sp ≤ x = s} Pb = {p ωP: Sp ωP: Sp ωP: Sp ω ಕೆಪಿ ಒಂದು ಬೂಲಿಯನ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿರಲಿ, ಅದು ಪಿ ಒಂದು ಮೂಲೆಯಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಕೆಪಿಯ ಎಂಟ್ರೊಪಿಯನ್ನು ಪಿ ಒಂದು ಮೂಲೆಯಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ, ಕೆಕ್ಯೂ (ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸದ) ಒಟ್ಟು ಎಂಟ್ರೊಪಿ ಹೀಗಿರುತ್ತದೆಃ ಎಚ್ (ಕ್ಯೂ) = (ಸಿ + ಎನ್) ಲಾಗ್2 (ಸಿ + ಎನ್)-ಕ್ಲಾಗ್2ಸಿ-ಎನ್ಎಲ್ಓಜಿ2ಎನ್ ಅಲ್ಲಿ ಸಿ = | {ಐ ω ಕ್ಯೂಃ ಕಿ ನಿಜವಾಗಿದೆ} | (ಮೂಲೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ) ಅಲ್ಲಿ ಎನ್ = | {ಐ ω ಕ್ಯೂಃ ಕಿ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ} | (ಮೂಲೆಯಲ್ಲದವರ ಸಂಖ್ಯೆ) ಮಾಹಿತಿ ಲಾಭವನ್ನು ಹೀಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದುಃ ಎಚ್ಜಿ = ಎಚ್ (ಪಿ)-ಎಚ್ (ಪಿಬಿ)-ಎಚ್ (ಪಿಎಸ್)-ಎಚ್ (ಪಿಡಿ) ಮಾಹಿತಿ ಲಾಭವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರತಿ x ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿ ಉಪಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೊದಲಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ P ಅನ್ನು Pd, Ps, Pb ಆಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು x ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಉಪವಿಭಾಗವಾದ Pd, Ps, Pb ಗೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಲಾಭವನ್ನು ನೀಡಲು ಮತ್ತೊಂದು y ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (y, xನಂತೆಯೇ ಇರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ). ಎಂಟ್ರೊಪಿಯು ಶೂನ್ಯವಾಗಿದ್ದಾಗ ಈ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಆ ಉಪವಿಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಮೂಲೆಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಮೂಲೆಯಲ್ಲದವುಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ರಚಿಸಲಾದ ನಿರ್ಧಾರ ಮರವನ್ನು ನಂತರ ಸಿ ಮತ್ತು ಸಿ + + ನಂತಹ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕೇವಲ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಇಫ್-ಎಲ್ಸ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರೊಫೈಲ್-ಗೈಡೆಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಲೀಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಇತರ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ನರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೆಸಿಷನ್ ಟ್ರೀ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾದ ಮೂಲೆಗಳು ಸೆಗ್ಮೆಂಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಏಕೆಂದರೆ ಆ ನಿರ್ಧಾರದ ಮರದ ಮಾದರಿಯು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಗರಿಷ್ಠವಲ್ಲದ ನಿಗ್ರಹ "ವಿಭಾಗದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಮೂಲೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡದ ಕಾರಣ, ಗರಿಷ್ಠವಲ್ಲದ ನಿಗ್ರಹವನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ". ಆದಾಗ್ಯೂ, N ಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ p ಗೆ ಮೂಲೆಯ ಬಲವನ್ನು p ಅನ್ನು ಒಂದು ಮೂಲೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವ t ಯ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದುಃ p ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಮೂಲೆಯಲ್ಲಿರುವ ಅತಿದೊಡ್ಡ t ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬೈನರಿ ಸರ್ಚ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಡಿಸಿಶನ್ ಟ್ರೀ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಬೇರೆ ಟಿ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಅತಿದೊಡ್ಡ ಟಿ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದಾಗ, ಆ ಟಿ ಅನ್ನು ಮೂಲೆಯ ಶಕ್ತಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಯೋಜನೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ t ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗುವ ಚಿಕ್ಕ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫಾಸ್ಟ್-ಇಆರ್ಃ ವರ್ಧಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೀಯತೆ ಫಾಸ್ಟ್-ಇಆರ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಮೆಟಾಹಿಯುರಿಸ್ಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಾಸ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ನ ಸುಧಾರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಅನೀಲಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಂತರ, ನಿರ್ಧಾರ ಮರದ ರಚನೆಯು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೀಯತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಅನೀಲಿಂಗ್ ಒಂದು ಮೆಟಾಹಿಯುರಿಸಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿಭಿನ್ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಡಿಸಿಶನ್ ಟ್ರೀ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಜವಾದ ಆಪ್ಟಿಮಲ್ಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಉತ್ತಮ. ರೋಸ್ಟನ್ ಪ್ರಕಾರ, ಪೆಂಟಿಯಮ್ 4 ನಲ್ಲಿ 3 GHZ ನಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 200 ಗಂಟೆಗಳು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಫಾಸ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು 100,000 ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ 100 ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು. ಇತರ ಶೋಧಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ರೋಸ್ಟನ್ನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಫಾಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಫಾಸ್ಟ್-ಇಆರ್ ಶೋಧಕವನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿ. ಓ. ಜಿ, ಹ್ಯಾರಿಸ್, ಹ್ಯಾರಿಸ್-ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸ್, ಶಿ-ಟೊಮಾಸಿ ಮತ್ತು ಸುಸಾನ್ ಕಾರ್ನರ್ ಶೋಧಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳ ನಿಯತಾಂಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು (ಫಾಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ) ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆಃ ಪುನರಾವರ್ತನೀಯತೆಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್ಗೆ 0-2000 ಮೂಲೆಗಳಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತನೀಯತೆಯ ವಕ್ರರೇಖೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಪ್ರದೇಶವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಸಂಯೋಜಕ ಶಬ್ದವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ): 3Ghz ಪೆಂಟಿಯಮ್ 4-D ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿ ವೇಗ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ 992x668 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಹೊಂದಿರುವ 101 ಏಕವರ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಏಕವರ್ಣದ 352x288 ವೀಡಿಯೊದ 4968 ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆಃ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ವಿಷನ್ ಮುಖಪುಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪತ್ತೆ (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ)