কেন ইমেজ স্বীকৃতি গুরুত্বপূর্ণ?

ইন্টারনেটের প্রায় 80 শতাংশ বিষয়বস্তু ভিজ্যুয়াল। ইমেজ ট্যাগিং কেন বিষয়বস্তুর সারণীর রাজা হিসেবে তার স্থান ধরে রাখতে পারে তা আপনি ইতিমধ্যেই কাজ শুরু করতে পারেন। ব্যক্তি হোক বা কোম্পানি, এআই ইমেজ স্বীকৃতি ন্যূনতম ঝগড়ার সাথে অনলাইনে ভিজ্যুয়াল শনাক্ত করা সম্ভব করেছে। সেখানে প্রায় 657 বিলিয়ন ছবি প্রতি বছর ডিজিটালভাবে পোস্ট করা হয়, যার বেশিরভাগই সোশ্যাল মিডিয়ায় প্রদর্শিত হয়। এই চিত্রগুলির একটি ভাল অংশ হল লোকেরা পণ্যের প্রচার করছে, এমনকি যদি তারা এটি অজান্তেই করে থাকে। ইউজার-জেনারেটেড কন্টেন্ট (UGC) তার শুদ্ধতম আকারে ব্র্যান্ডগুলির জন্য একটি চমৎকার সক্ষমকারী কারণ এটি সর্বোত্তম ধরনের প্রচার প্রদান করে।
সোশ্যাল মিডিয়ায় ভোক্তাদের উল্লেখ থাকলে কোম্পানিগুলিকে সতর্ক করার জন্য বিপণন সরঞ্জাম রয়েছে, কিন্তু সামাজিক পোস্টে কেউ তাদের নাম ট্যাগ না করে যখন ব্র্যান্ডের প্রচার ঘটে তখন কী হবে? এখানেই এআই ইমেজ স্বীকৃতি তার মূল্য প্রমাণ করে। প্রযুক্তিকে সঠিক ডেটাসেট দেওয়া হলে, AI নির্দিষ্ট ট্যাগ উল্লেখ ছাড়াই একটি ছবি শনাক্ত করতে পারে। ফলাফলগুলি ব্র্যান্ডগুলির জন্য তাদের সামাজিক উল্লেখগুলি ট্র্যাক এবং ট্রেস করার জন্য অমূল্য৷

কিভাবে ইমেজ স্বীকৃতি কাজ করে?

যেমনটি আমরা জানি AI ফটোর সন্ধানে সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলি অনুসন্ধান করতে পারে এবং তাদের ব্যাপক ডেটা সেটের সাথে তুলনা করতে পারে। এটি তখন প্রাসঙ্গিক চিত্রের বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেয় যা মানুষের সক্ষমতার চেয়ে অনেক দ্রুত হারে মেলে। ব্র্যান্ডগুলি সামাজিক মিডিয়াতে তাদের নিজস্ব অনুরূপ সামগ্রী খুঁজে পেতে চিত্র স্বীকৃতি ব্যবহার করে। এর অর্থ হল একটি ব্র্যান্ডের লোগো সনাক্ত করা বা সোশ্যাল মিডিয়া ব্যবহারকারীদের মধ্যে অর্গানিক্যালি প্রোডাক্ট প্লেসমেন্টকে স্বীকৃতি দেওয়া। মানুষকে এত তথ্যের মাধ্যমে ট্রল করতে বলা সহজে ক্লান্তিকর হয়ে ওঠে। AI মানুষের ত্রুটি নিয়ে চিন্তা করে না, এবং অতুলনীয় মাত্রায় সুনির্দিষ্ট ফলাফল প্রদান করে। এআই ইমেজ রিকগনিশন পাঠ্যের প্রয়োজন ছাড়াই একটি ব্র্যান্ড সম্পর্কে লোকেরা কী বলছে তা পর্যবেক্ষণ করে। ব্যবহারকারীদের কোম্পানির নাম টাইপ করার প্রয়োজন ছাড়াই তাদের সামাজিক উল্লেখ ট্র্যাক করতে সক্ষম ব্র্যান্ডগুলি নিজেদেরকে একটি সুবিধাজনক অবস্থানে খুঁজে পাবে। শুধুমাত্র AI স্বীকৃত শনাক্তকারীর মাধ্যমে তাদের নিজস্ব অনলাইন কভারেজে ট্যাপ করার সম্ভাবনা বিশাল এবং এটি অতুলনীয় কভারেজ অফার করে।

এখানে চিত্র স্বীকৃতির কিছু সাধারণ কাজ রয়েছে:-

প্রথমে আমাদের নির্ধারণ করতে হবে যে ছবির ডেটাতে কিছু নির্দিষ্ট বস্তু, বৈশিষ্ট্য বা কার্যকলাপ রয়েছে কিনা। এই কাজটি সাধারণত একজন মানুষের দ্বারা দৃঢ়ভাবে এবং প্রচেষ্টা ছাড়াই সমাধান করা যেতে পারে, তবে সাধারণ ক্ষেত্রে কম্পিউটার দৃষ্টিতে এখনও সন্তোষজনকভাবে সমাধান করা যায় না: স্বেচ্ছাচারী পরিস্থিতিতে স্বেচ্ছাচারী বস্তু। এই সমস্যাটি মোকাবেলা করার জন্য বিদ্যমান পদ্ধতিগুলি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট বস্তুর জন্য সর্বোত্তমভাবে সমাধান করা যেতে পারে, যেমন সাধারণ জ্যামিতিক বস্তু (যেমন, পলিহেড্রা), মানুষের মুখ, মুদ্রিত বা হাতে লেখা অক্ষর, বা যানবাহন এবং নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, সাধারণত শর্তাবলীতে বর্ণিত। ক্যামেরার সাপেক্ষে বস্তুর সু-সংজ্ঞায়িত আলোকসজ্জা, পটভূমি এবং ভঙ্গি। বিভিন্ন ধরণের স্বীকৃতি সমস্যার সাহিত্যে বর্ণনা করা হয়েছে:

• বস্তুর স্বীকৃতি

এক বা একাধিক প্রাক-নির্দিষ্ট বা শেখা বস্তু বা অবজেক্টের শ্রেণীগুলিকে স্বীকৃত করা যেতে পারে, সাধারণত চিত্রে তাদের 2D অবস্থানের সাথে বা দৃশ্যে 3D পোজ সহ।

• শনাক্তকরণ
একটি বস্তুর একটি পৃথক উদাহরণ স্বীকৃত হয়. উদাহরণ হল একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির মুখ বা আঙুলের ছাপ, বা একটি নির্দিষ্ট গাড়ির শনাক্তকরণ।

• সনাক্তকরণ
ছবির ডেটা একটি নির্দিষ্ট অবস্থার জন্য স্ক্যান করা হয়। উদাহরণগুলি হল চিকিত্সা চিত্রগুলিতে সম্ভাব্য অস্বাভাবিক কোষ বা টিস্যু সনাক্ত করা বা একটি স্বয়ংক্রিয় সড়ক টোল সিস্টেমে একটি গাড়ির সনাক্তকরণ। তুলনামূলকভাবে সহজ এবং দ্রুত কম্পিউটেশনের উপর ভিত্তি করে সনাক্তকরণ কখনও কখনও আকর্ষণীয় চিত্র ডেটার ছোট অঞ্চলগুলি খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহৃত হয় যা সঠিক ব্যাখ্যা তৈরি করার জন্য আরও গণনামূলকভাবে চাহিদাযুক্ত কৌশল দ্বারা আরও বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

স্বীকৃতির উপর ভিত্তি করে বেশ কিছু বিশেষ কাজ বিদ্যমান, যেমন:

• বিষয়বস্তু-ভিত্তিক চিত্র পুনরুদ্ধার
এখানে একটি নির্দিষ্ট বিষয়বস্তু আছে এমন চিত্রগুলির একটি বৃহত্তর সেটে সমস্ত চিত্র খুঁজে পাওয়া যাচ্ছে। বিষয়বস্তু বিভিন্ন উপায়ে নির্দিষ্ট করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ সাদৃশ্যের পরিপ্রেক্ষিতে একটি টার্গেট ইমেজ আপেক্ষিক (আমাকে ইমেজ X এর অনুরূপ সমস্ত ছবি দিন), বা উচ্চ-স্তরের অনুসন্ধানের মানদণ্ডের পরিপ্রেক্ষিতে পাঠ্য ইনপুট হিসাবে দেওয়া (আমাকে সমস্ত ছবি দিন যাতে রয়েছে অনেক বাড়ি, শীতকালে নেওয়া হয়, এবং সেগুলিতে কোনও গাড়ি নেই)।

• ভঙ্গি অনুমান
আমাদের ক্যামেরার সাপেক্ষে একটি নির্দিষ্ট বস্তুর অবস্থান বা অভিযোজন অনুমান করতে হবে। এই কৌশলটির জন্য একটি উদাহরণ অ্যাপ্লিকেশন একটি সমাবেশ লাইন পরিস্থিতিতে একটি পরিবাহক বেল্ট থেকে বস্তু পুনরুদ্ধার করতে একটি রোবটকে সহায়তা করবে।

• অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রেকগনিশন
OCR করুন যেটি মুদ্রিত বা হাতে লেখা পাঠ্যের চিত্রের অক্ষর সনাক্ত করছে, সাধারণত একটি বিন্যাসে পাঠ্যটিকে আরও এনকোড করার জন্য এবং মিশিগান স্টেট ইউনিভার্সিটির কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগের সম্পাদনা বা সূচীকরণ সক্ষম করার জন্য। প্যাটার্ন রিকগনিশন অ্যান্ড ইমেজ প্রসেসিং (PRIP) ল্যাব ফ্যাকাল্টি এবং শিক্ষার্থীরা প্যাটার্ন বা বস্তু চিনতে মেশিনের ব্যবহার তদন্ত করে। পদ্ধতিগুলি বস্তুকে বোঝার জন্য, তাদের কোন বৈশিষ্ট্যগুলিকে অন্যদের থেকে আলাদা করে তা আবিষ্কার করার জন্য এবং অ্যালগরিদমগুলি ডিজাইন করার জন্য যা একটি মেশিন দ্বারা শ্রেণিবিন্যাস করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে মুখ শনাক্তকরণ, আঙুলের ছাপ সনাক্তকরণ, নথি চিত্র বিশ্লেষণ, 3D অবজেক্ট মডেল নির্মাণ, রোবট নেভিগেশন এবং 3D ভলিউম্যাট্রিক ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন/অন্বেষণ। বর্তমান গবেষণা সমস্যাগুলির মধ্যে রয়েছে বায়োমেট্রিক প্রমাণীকরণ, স্বয়ংক্রিয় নজরদারি এবং ট্র্যাকিং, হ্যান্ডলেস এইচসিআই, ফেস মডেলিং, ডিজিটাল ওয়াটারমার্কিং এবং অনলাইন নথির গঠন বিশ্লেষণ। ল্যাবের সাম্প্রতিক স্নাতকরা হাতের লেখার স্বীকৃতি, স্বাক্ষর যাচাইকরণ, ভিজ্যুয়াল লার্নিং এবং চিত্র পুনরুদ্ধার নিয়ে কাজ করেছেন।"

⦁ ফেসিয়াল রিকগনিশন
আমরা জানি যে মুখ শনাক্তকরণ সিস্টেম বায়োমেট্রিক তথ্য আহরণের মাধ্যম হিসেবে ক্রমশ জনপ্রিয় হয়ে উঠছে। বায়োমেট্রিক সিস্টেমে মুখ শনাক্তকরণের একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রয়েছে এবং এটি ভিজ্যুয়াল নজরদারি এবং নিরাপত্তা সহ অসংখ্য অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আকর্ষণীয়। বিভিন্ন নথিতে মুখের ছবি সাধারণ জনগণের গ্রহণযোগ্যতার কারণে, মুখ শনাক্তকরণের পছন্দের পরবর্তী প্রজন্মের বায়োমেট্রিক প্রযুক্তিতে পরিণত হওয়ার প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে।

ইমেজ রিকগনিশন সিস্টেম

⦁ গতি বিশ্লেষণ
বেশ কয়েকটি কাজ গতি অনুমানের সাথে সম্পর্কিত যেখানে একটি চিত্রের ক্রম প্রক্রিয়া করা হয় ছবির প্রতিটি বিন্দুতে বা 3D দৃশ্যে, অথবা এমনকি যে ক্যামেরাটি ছবি তৈরি করে তার বেগের একটি অনুমান তৈরি করতে। এই ধরনের কাজের উদাহরণ হল:

⦁  অহং গতি
ক্যামেরা দ্বারা উত্পাদিত একটি চিত্র ক্রম থেকে ক্যামেরার 3D অনমনীয় গতি (ঘূর্ণন এবং অনুবাদ) নির্ধারণ করা।

⦁ ট্র্যাকিং
ট্র্যাকিং হল ইমেজ সিকোয়েন্সে (সাধারণত) আগ্রহের পয়েন্ট বা বস্তুর (যেমন, যানবাহন বা মানুষ) ছোট সেটের গতিবিধি অনুসরণ করা।

⦁ অপটিক্যাল প্রবাহ
এটি নির্ধারণ করা হয়, চিত্রের প্রতিটি বিন্দুর জন্য, কীভাবে সেই বিন্দুটি চিত্র সমতলের সাপেক্ষে চলছে, অর্থাৎ এর আপাত গতি। এই গতিটি দৃশ্যে সংশ্লিষ্ট 3D বিন্দুটি কীভাবে নড়ছে এবং দৃশ্যের সাথে ক্যামেরা কীভাবে নড়ছে তার ফলাফল।

⦁ দৃশ্য পুনর্গঠন
একটি দৃশ্যের এক বা (সাধারণত) আরও বেশি চিত্র, বা একটি ভিডিও দেওয়া হলে, দৃশ্য পুনর্গঠনের লক্ষ্য দৃশ্যটির একটি 3D মডেল গণনা করা। সহজ ক্ষেত্রে মডেলটি 3D পয়েন্টের একটি সেট হতে পারে। আরও পরিশীলিত পদ্ধতি একটি সম্পূর্ণ 3D পৃষ্ঠ মডেল তৈরি করে

⦁ ছবি পুনরুদ্ধার
ছবি পুনরুদ্ধারের লক্ষ্য হল ছবি থেকে শব্দ (সেন্সর নয়েজ, মোশন ব্লার, ইত্যাদি) অপসারণ করা। শব্দ অপসারণের জন্য সবচেয়ে সহজ সম্ভাব্য পদ্ধতি হল বিভিন্ন ধরনের ফিল্টার যেমন লো-পাস ফিল্টার বা মিডিয়ান ফিল্টার। আরও অত্যাধুনিক পদ্ধতিগুলি স্থানীয় চিত্রের কাঠামোগুলি কেমন দেখায় তার একটি মডেল অনুমান করে, একটি মডেল যা তাদের গোলমাল থেকে আলাদা করে। প্রথমে স্থানীয় চিত্র কাঠামোর পরিপ্রেক্ষিতে চিত্র ডেটা বিশ্লেষণ করে, যেমন লাইন বা প্রান্ত, এবং তারপর বিশ্লেষণ পদক্ষেপ থেকে স্থানীয় তথ্যের উপর ভিত্তি করে ফিল্টারিং নিয়ন্ত্রণ করে, সাধারণ পদ্ধতির তুলনায় শব্দ অপসারণের একটি ভাল স্তর পাওয়া যায়। এই ক্ষেত্রে একটি উদাহরণ তাদের পেইন্টিং হয়. কিছু সিস্টেম স্বতন্ত্র অ্যাপ্লিকেশন যা একটি নির্দিষ্ট পরিমাপ বা সনাক্তকরণ সমস্যার সমাধান করে, অন্যরা একটি বৃহত্তর নকশার একটি সাব-সিস্টেম গঠন করে যা উদাহরণস্বরূপ, যান্ত্রিক অ্যাকচুয়েটর, পরিকল্পনা, তথ্য ডেটাবেস, ম্যান-এর নিয়ন্ত্রণের জন্য সাব-সিস্টেম ধারণ করে। মেশিন ইন্টারফেস, ইত্যাদি। কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমের সুনির্দিষ্ট বাস্তবায়ন নির্ভর করে এর কার্যকারিতা পূর্ব-নির্দিষ্ট কিনা বা অপারেশন চলাকালীন এর কিছু অংশ শেখা বা পরিবর্তন করা যায় কিনা। তবে, সাধারণ ফাংশন রয়েছে যা অনেক কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমে পাওয়া যায়।

 

ইমেজ স্বীকৃতির সাথে আরও গভীর শিক্ষা

AI এর আগে ইমেজ রিকগনিশন ছিল। তবুও মেশিন লার্নিং ফ্যাক্টর একটি বস্তু বা ব্যক্তির মুখ সনাক্ত করার পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাচ্ছে। যদিও মেশিন লার্নিং তখনই কার্যকর হয় যখন এটি খাওয়ানোর জন্য ডেটা থাকে। AI এর সমস্ত অটোমেশনের জন্য, এটিকে চিত্রগুলি সনাক্ত করার জন্য কাজ করা একটি সহজ অনুরোধ নয়। ভিজ্যুয়াল সম্পর্কে আমাদের উপলব্ধি দ্বিতীয় প্রকৃতি; এটি এমন কিছু যা আমরা অল্প বয়স থেকে করার জন্য প্রোগ্রাম করেছি। একটি মেশিন একই জিজ্ঞাসা একটি সহজবোধ্য প্রক্রিয়া নয়. সেই কারণে, এআই স্বীকৃতির অন্যতম জনপ্রিয় রূপ হল কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন)। সিএনএন একটি পদ্ধতি যা একে অপরের পাশে অবস্থিত পিক্সেলগুলিতে ফোকাস করে। কাছাকাছি-অবস্থিত চিত্রগুলি সম্পর্কিত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, যার অর্থ একটি বস্তু বা মুখ আরও স্বচ্ছতার সাথে একটি ছবির সাথে মিলেছে৷
যদিও ব্র্যান্ডগুলি সোশ্যাল মিডিয়াকে নগদীকরণ করতে চাইছে যদিও AI ইমেজ স্বীকৃতির সুস্পষ্ট সুবিধা রয়েছে, এর ব্যবহারের ঘটনাগুলি আরও গভীরে চলে। স্ব-চালিত গাড়িগুলি অটোমোবাইল জগতে পরবর্তী বড় জিনিস হতে চলেছে এবং এআই ইমেজ রিকগনিশন প্রযুক্তি তাদের শক্তি দিতে সহায়তা করছে। একটি স্ব-চালিত গাড়ি যা রাস্তায় থাকা বস্তু এবং লোকেদের সনাক্ত করতে পারে যাতে এটি তাদের সাথে বিপর্যস্ত না হয় তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘটে না। জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য চিত্রগুলিকে চিনতে হবে। প্রতিটি স্ব-চালিত গাড়িতে বেশ কয়েকটি সেন্সর লাগানো থাকে যাতে এটি অন্যান্য চলন্ত যানবাহন, সাইকেল চালক, মানুষ - মূলত বিপদ হতে পারে এমন যেকোনো কিছুকে শনাক্ত করতে পারে। একটি স্বয়ংক্রিয় গাড়িকে রাস্তার বিপদগুলিকে একইভাবে প্রক্রিয়া করতে হবে যেভাবে একজন অভিজ্ঞ চালক করে। 2020 সালে স্ব-ড্রাইভিং গাড়িগুলিকে রাস্তায় আঘাত করার আগে এখনও কিছু দিককে আয়রন করতে হবে৷ কিন্তু যখন গাড়ির অটোমেশন কিক-ইন করে, তখন AI ইমেজ স্বীকৃতি তাদের নিরাপদে কাজ করার পিছনে অন্যতম প্রধান চালক হবে৷
⦁ ছবি-অধিগ্রহণ
একটি ডিজিটাল ইমেজ এক বা একাধিক ইমেজ সেন্সর দ্বারা উত্পাদিত হয়, যা বিভিন্ন ধরনের আলো-সংবেদনশীল ক্যামেরা ছাড়াও রেঞ্জ সেন্সর, টমোগ্রাফি ডিভাইস, রাডার, আল্ট্রা-সনিক ক্যামেরা ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করে। সেন্সরের প্রকারের উপর নির্ভর করে, ফলে ইমেজ ডেটা একটি সাধারণ 2D চিত্র, একটি 3D ভলিউম বা একটি চিত্রের ক্রম। পিক্সেল মানগুলি সাধারণত এক বা একাধিক বর্ণালী ব্যান্ডে (ধূসর ছবি বা রঙের ছবি) আলোর তীব্রতার সাথে মিলে যায়, তবে বিভিন্ন শারীরিক পরিমাপের সাথেও সম্পর্কিত হতে পারে, যেমন গভীরতা, শোষণ বা সোনিক বা ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক তরঙ্গের প্রতিফলন, বা পারমাণবিক চৌম্বকীয় অনুরণন।
⦁ প্রি-প্রসেসিং:
কিছু নির্দিষ্ট তথ্য বের করার জন্য একটি কম্পিউটার ভিশন পদ্ধতি ইমেজ ডেটাতে প্রয়োগ করার আগে, সাধারণত এটি পদ্ধতি দ্বারা উহ্য কিছু অনুমানকে সন্তুষ্ট করার জন্য নিশ্চিত করার জন্য ডেটা প্রক্রিয়া করা প্রয়োজন। উদাহরণ হল
1. চিত্র সমন্বয় ব্যবস্থা সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য পুনরায় নমুনা নেওয়া।
2. সেন্সর নয়েজ যে মিথ্যা তথ্য প্রবর্তন করে না তা নিশ্চিত করার জন্য শব্দ হ্রাস।
3. প্রাসঙ্গিক তথ্য সনাক্ত করা যেতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য বৈসাদৃশ্য বর্ধন।
4. স্থানীয়ভাবে উপযুক্ত স্কেলে চিত্র কাঠামো উন্নত করতে স্কেল-স্পেস উপস্থাপনা।
⦁ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন:
জটিলতার বিভিন্ন স্তরে চিত্র বৈশিষ্ট্যগুলি চিত্র ডেটা থেকে বের করা হয়। এই ধরনের বৈশিষ্ট্যগুলির সাধারণ উদাহরণগুলি হল লাইন, প্রান্ত এবং শিলাগুলি
স্থানীয়কৃত আগ্রহের পয়েন্ট যেমন কোণ, ব্লব বা পয়েন্ট। আরও জটিল বৈশিষ্ট্য টেক্সচার, আকৃতি বা গতির সাথে সম্পর্কিত হতে পারে।
⦁ সনাক্তকরণ/বিভাজন:
প্রক্রিয়াকরণের এক পর্যায়ে একটি সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় যে কোন চিত্রের পয়েন্টগুলি বা চিত্রের অঞ্চলগুলি আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রাসঙ্গিক। উদাহরণ হল
1. সুদের পয়েন্টের একটি নির্দিষ্ট সেট নির্বাচন
2. এক বা একাধিক চিত্র অঞ্চলের বিভাজন যেখানে আগ্রহের একটি নির্দিষ্ট বস্তু রয়েছে।
⦁ উচ্চ-স্তরের প্রক্রিয়াকরণ:
এই ধাপে ইনপুটটি সাধারণত ডেটার একটি ছোট সেট, উদাহরণস্বরূপ পয়েন্টের একটি সেট বা অ্যানিমেজ অঞ্চল যা একটি নির্দিষ্ট বস্তু ধারণ করে। অবশিষ্ট প্রসেসিং এর সাথে ডিল করে, উদাহরণস্বরূপ:
1. যাচাইকরণ যে ডেটা মডেল-ভিত্তিক এবং অ্যাপ্লিকেশন নির্দিষ্ট অনুমানগুলিকে সন্তুষ্ট করে।
2. অ্যাপ্লিকেশন নির্দিষ্ট প্যারামিটারের অনুমান, যেমন অবজেক্ট পোজ বা অবজেক্টসাইজ।
3. একটি শনাক্ত করা বস্তুকে বিভিন্ন বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা। সুতরাং, ইমেজ প্রসেসিং এআইকে ইমেজ শনাক্ত করতে এবং ইমেজ আইডেন্টিফিকেশন অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া জানাতে সাহায্য করে।

চিত্রের একটি নিরবচ্ছিন্ন ভবিষ্যত

প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে চিত্র স্বীকৃতি আরও বড় ফলাফল দেবে। লবস্টারের মেশিন লার্নিং-এর প্রধান, ভ্লাদিমির পাভলভ বলেছেন, "বস্তু শনাক্তকরণের গাণিতিক ভিত্তি দীর্ঘকাল ধরে বিদ্যমান, কিন্তু কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করার প্রযুক্তিগত সম্ভাবনা সম্প্রতি উপস্থিত হয়েছে৷ ইতিমধ্যে, নিউরাল নেটওয়ার্ক নিখুঁত ডিটেক্টর তৈরি করতে দেয় যা মানুষের চেয়ে ভাল কাজ করতে সক্ষম। একটি বড় ঝাঁকুনি প্রশিক্ষণের জন্য চিহ্নিত চিত্র ডেটাসেটের উপস্থিতি ধরে রাখে, তবে অদূর ভবিষ্যতে, এটি কোনও সমস্যা হবে না। কম্পিউটার ভিশন প্রকৌশলীরা সক্রিয়ভাবে স্ব-শিক্ষার অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করছেন”৷ একটি ভবিষ্যত যাতে ভিজ্যুয়াল যোগাযোগের দ্বারা প্রবলভাবে প্রভাবিত হয়, আমরা যে ছবিগুলি দেখি তার অনেকগুলি পিছনে চিত্র স্বীকৃতিই মূল কারণ হতে চলেছে৷ বাস্তব জীবনে এবং অনলাইন উভয় ক্ষেত্রেই।