এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
অঞ্চল বৃদ্ধি দ্বারা বিভাজন
একটি কৌশল যা শুরু বিন্দু (বীজ) থেকে শুরু হয় এবং সাদৃশ্যের মানদণ্ড (রঙ, টেক্সচার, তীব্রতা) অনুসারে প্রতিবেশী পিক্সেলগুলিকে একত্রিত করে সমজাতীয় অঞ্চল গঠন করে।
অঞ্চল একত্রীকরণ দ্বারা বিভাজন
একটি পদ্ধতি যা প্রাথমিক অতিরিক্ত বিভাজন (যেমন গ্রিডে) দিয়ে শুরু হয় এবং পূর্বনির্ধারিত মানদণ্ড অনুসারে সবচেয়ে অনুরূপ সন্নিহিত অঞ্চলগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে একত্রিত করে।
ওয়াটারশেড
একটি বিভাজন অ্যালগরিদম যা চিত্রটিকে একটি টপোগ্রাফিক রিলিফ হিসাবে বিবেচনা করে, মার্কার থেকে বেসিন প্লাবিত করে অঞ্চলগুলির মধ্যে সীমানা নির্ধারণ করে।
এসএলআইসি (সিম্পল লিনিয়ার ইটারেটিভ ক্লাস্টারিং)
একটি অতিরিক্ত বিভাজন অ্যালগরিদম যা ৫ডি স্পেসে (CIELAB + x,y স্থানাঙ্ক) কে-মিনসকে রূপান্তরিত করে এবং দূরত্ব-রঙের ওজন সহ কমপ্যাক্ট এবং প্রায়-নিয়মিত সুপারপিক্সেল তৈরি করে।
বৈশিষ্ট্য স্পেস
একটি বহুমাত্রিক উপস্থাপনা যেখানে প্রতিটি পিক্সেল তার বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ভেক্টর (যেমন: RGB, Lab, টেক্সচার), যার উপর ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলি বিভাজনের জন্য কাজ করে।
ওয়ার্ডের মানদণ্ড
হায়ারার্কিক্যাল ক্লাস্টারিংয়ের জন্য একটি লিঙ্কেজ পদ্ধতি যা ক্লাস্টার-ভিতরের মোট ভ্যারিয়েন্স ন্যূনতম করে, প্রতিটি ধাপে সেই দুটি ক্লাস্টার একত্রিত করে যা এই ভ্যারিয়েন্সের সর্বনিম্ন বৃদ্ধি ঘটায়।
অতিরিক্ত বিভাজন
একটি ঘটনা যেখানে একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম অত্যধিক সংখ্যক সেগমেন্ট তৈরি করে, প্রায়শই চিত্রের প্রকৃত আগ্রহের বস্তুগুলির চেয়ে সূক্ষ্ম, যার জন্য পরবর্তীতে একত্রীকরণের পর্যায় প্রয়োজন।
কার্নেল-ভিত্তিক বিভাজন
একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি যা কার্নেল ফাংশন ব্যবহার করে পিক্সেলগুলিকে একটি উচ্চ-মাত্রিক স্পেসে প্রজেক্ট করে, যেখানে অ-রৈখিকভাবে বিভাজ্য ক্লাস্টারগুলি রৈখিকভাবে বিভাজ্য হয়ে ওঠে।