কেন ইমেজ স্বীকৃতি গুরুত্বপূর্ণ?

ওয়েবে প্রায় 80% পদার্থই ভিজ্যুয়াল। আপনি ইতিমধ্যে কাজ শুরু করতে সক্ষম হবেন কেন ছবির লেবেলিং পদার্থ টেবিলের প্রভু হিসাবে তার স্থান ধরে রাখতে পারে। মানুষ বা প্রতিষ্ঠান যাই হোক না কেন, এআই ইমেজ রিকগনিশন তুচ্ছ বস্তুর সাথে অনলাইনে ভিজ্যুয়ালকে আলাদা করা অনুমেয় করে তুলেছে। সেখানে প্রতি বছর প্রায় 657 বিলিয়ন ফটোগ্রাফ সতর্কতার সাথে পোস্ট করা হয়, যার বড় অংশ অনলাইন মিডিয়ার মাধ্যমে প্রদর্শিত হয়। সেই ছবিগুলির একটি শালীন অংশ হল ব্যক্তিরা আইটেম অগ্রসর করছে, তারা ঘটনাক্রমে তা করছে কিনা তা নির্বিশেষে। ক্লায়েন্ট উত্পাদিত সামগ্রী (UGC) এর সবচেয়ে নিখুঁত কাঠামোতে ব্র্যান্ডগুলির জন্য একটি উজ্জ্বল ক্ষমতায়ন প্রভাব কারণ এটি সবচেয়ে আদর্শ ধরণের অগ্রগতি দেয়।

অনলাইন মিডিয়ার মাধ্যমে ক্রেতার নোটিশের সময় অ্যালার্ম সংস্থাগুলির জন্য বিজ্ঞাপনের ডিভাইস রয়েছে, তবে সামাজিক পোস্টে কেউ তাদের নাম লেবেল না করে যখন ব্র্যান্ডের অগ্রগতি ঘটে সে সম্পর্কে কিছু বলা উচিত নয়? এটি সেই জায়গা যেখানে AI চিত্র স্বীকৃতি তার মূল্য প্রদর্শন করে। প্রযুক্তির সঠিক ডেটাসেটের যত্ন নেওয়ার সুযোগে, AI স্পষ্ট লেবেল ছাড়াই একটি ছবিকে আলাদা করতে পারে। ফলাফলগুলি ব্র্যান্ডগুলির জন্য তাদের সামাজিক বিজ্ঞপ্তিগুলি ট্র্যাক এবং অনুসরণ করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ৷

কিভাবে ইমেজ স্বীকৃতি কাজ করে?

আমরা সম্ভবত সচেতন যে AI ওয়েব-ভিত্তিক মিডিয়া পর্যায়ে ফটোগ্রাফ অনুসন্ধান করতে পারে এবং বিস্তৃত তথ্য সংগ্রহের সাথে তাদের বৈসাদৃশ্য করতে পারে। এটি সেই মুহুর্তে প্রাসঙ্গিক ছবি বেছে নেয় যা মানুষ করতে সক্ষম হওয়ার চেয়ে অনেক দ্রুত হারে মেলে। ব্র্যান্ডগুলি ওয়েব-ভিত্তিক মিডিয়ার মাধ্যমে তাদের নিজস্ব বিষয়বস্তু আবিষ্কার করতে ছবি স্বীকৃতি ব্যবহার করে। এর অর্থ হল একটি ব্র্যান্ডের লোগোকে আলাদা করা বা ওয়েব-ভিত্তিক মিডিয়া ক্লায়েন্টদের মধ্যে স্বাভাবিকভাবে অবস্থান করা আইটেম পরিস্থিতি বোঝা। এই ধরনের প্রচুর ডেটার মাধ্যমে মানুষ মাছ ধরার অনুরোধ করা কার্যকরভাবে ক্লান্তিকর হয়ে ওঠে। সিমুলেটেড বুদ্ধিমত্তা মানুষের ভুলের উপর চাপ দেয় না এবং অতুলনীয় মাত্রায় সঠিক ফলাফল প্রদান করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ছবি স্বীকৃতি স্ক্রীন করে যে ব্যক্তিরা পাঠ্যের প্রয়োজন ছাড়াই একটি ব্র্যান্ড সম্পর্কে কী বলছে। ক্লায়েন্টরা প্রতিষ্ঠানের নাম টাইপ করার আশা না করে তাদের সামাজিক বিজ্ঞপ্তি অনুসরণ করতে প্রস্তুত ব্র্যান্ডগুলি একটি অমূল্য অবস্থানে চলে যাবে। AI অনুভূত শনাক্তকারীর মাধ্যমে একচেটিয়াভাবে তাদের নিজস্ব অনলাইন অন্তর্ভুক্তির সুবিধা নেওয়ার সম্ভাবনা অপরিসীম এবং অপ্রতিদ্বন্দ্বী অন্তর্ভুক্তির প্রস্তাব দেয়।

এখানে চিত্র স্বীকৃতির কিছু সাধারণ কাজ রয়েছে:-

শুরু থেকেই আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে হবে ছবির তথ্যে কোনো বিশেষ নিবন্ধ, হাইলাইট বা আন্দোলন আছে কিনা। এই অ্যাসাইনমেন্টটি সাধারণত একজন মানুষের দ্বারা আন্তরিকভাবে এবং পরিশ্রম ছাড়াই সম্বোধন করা যেতে পারে, তবুও সামগ্রিক ক্ষেত্রে পিসি ভিশনে এখনও পর্যাপ্তভাবে মোকাবিলা করা হয়নি: বিবেচনামূলক পরিস্থিতিতে স্ব-দৃঢ় নিবন্ধ। এই সমস্যাটি পরিচালনা করার জন্য বর্তমান কৌশলগুলি শুধুমাত্র স্পষ্ট নিবন্ধগুলির জন্য সর্বোত্তমভাবে মোকাবেলা করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, মৌলিক গাণিতিক আইটেমগুলি (যেমন, পলিহেড্রাল), মানুষের মুখ, মুদ্রিত বা প্রতিলিপিকৃত অক্ষর, বা যানবাহন এবং স্পষ্ট পরিস্থিতিতে, সাধারণত যতদূর পর্যন্ত চিত্রিত করা হয়। ক্যামেরার সাথে তুলনামূলক আইটেমটির বৈশিষ্ট্যযুক্ত উজ্জ্বলতা, ভিত্তি এবং ভঙ্গি। স্বীকৃতির সমস্যাটির বিভিন্ন ভাণ্ডার লেখায় চিত্রিত করা হয়েছে:

• বস্তুর স্বীকৃতি

এক বা কয়েকটি পূর্ব-নির্ধারিত বা শেখা নিবন্ধ বা আইটেম ক্লাস অনুভূত হতে পারে, সাধারণত ছবিতে তাদের 2D পরিস্থিতি বা দৃশ্যে 3D ভঙ্গি সহ।

• শনাক্তকরণ

একটি নিবন্ধের একটি পৃথক ক্ষেত্রে অনুভূত হয়. মডেলগুলি একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির মুখ বা অনন্য চিহ্ন, বা একটি নির্দিষ্ট গাড়ির আইডির পার্থক্যকারী প্রমাণ।

• সনাক্তকরণ

ছবির তথ্য একটি নির্দিষ্ট অবস্থার জন্য পরীক্ষা করা হয়. মডেলগুলি হল ক্লিনিকাল ছবিতে কল্পনাযোগ্য অদ্ভুত কোষ বা টিস্যুগুলির আবিষ্কার বা একটি প্রোগ্রাম করা রাস্তার ব্যয় কাঠামোতে একটি গাড়ির স্বীকৃতি৷ মাঝারিভাবে সহজবোধ্য এবং দ্রুত গণনার উপর নির্ভরশীল আবিষ্কার এখানে এবং সেখানে আকর্ষণীয় চিত্র তথ্যের আরও শালীন জেলাগুলি খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছে যা একটি সঠিক অনুবাদ তৈরি করার জন্য আরও গণনামূলকভাবে অনুরোধ কৌশলগুলিকে ভেঙে ফেলা যেতে পারে।

স্বীকৃতির উপর নির্ভরশীল কয়েকটি বিশেষ উদ্যোগ বিদ্যমান, উদাহরণস্বরূপ,

• বিষয়বস্তু-ভিত্তিক ছবি পুনরুদ্ধার

এখানে একটি নির্দিষ্ট পদার্থ আছে এমন ছবিগুলির একটি বড় বিন্যাসে সমস্ত ছবি আবিষ্কার করা হয়েছে। পদার্থটি একটি অপ্রত্যাশিত উপায়ে নির্ধারণ করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ যতদূর সাদৃশ্য আপেক্ষিক একটি বস্তুনিষ্ঠ ছবি (আমাকে ছবি X এর মতো সমস্ত ছবি দিন), বা পাঠ্য ইনপুট হিসাবে প্রদত্ত উল্লেখযোগ্য স্তরের সাধনা মান (আমাকে সমস্ত ছবি দিন যাতে অসংখ্য রয়েছে বাড়িগুলি, শীতকালে নেওয়া হয় এবং সেগুলিতে কোনও যানবাহন নেই)।

• ভঙ্গি মূল্যায়ন

আমাদের ক্যামেরার সাথে তুলনামূলক একটি নির্দিষ্ট নিবন্ধের অবস্থান বা দিক নির্ণয় করতে হবে। এই কৌশলটির জন্য একটি মডেল অ্যাপ্লিকেশন যান্ত্রিক উৎপাদন ব্যবস্থার পরিস্থিতিতে একটি পরিবহন লাইন থেকে আইটেম পুনরুদ্ধার করতে একটি রোবটকে সহায়তা করবে।

• অপটিক্যাল অক্ষর স্বীকৃতি

OCR যা মুদ্রিত বা ম্যানুয়ালি লিখিত বিষয়বস্তুর ছবির অক্ষরগুলিকে আলাদা করে, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একটি প্রতিষ্ঠানে বিষয়বস্তুকে আরও এনকোড করার শেষ লক্ষ্যের সাথে এবং মিশিগান স্টেট ইউনিভার্সিটির কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগকে পরিবর্তন বা অর্ডার করার ক্ষমতা দেয়। কৌশলগুলি তৈরি করা হয় বস্তুগুলি সনাক্ত করার জন্য, তাদের কোন হাইলাইটগুলি অন্যদের থেকে তাদের চিনতে পারে তা খুঁজে বের করার জন্য এবং গণনার পরিকল্পনা করার জন্য যা একটি মেশিন দ্বারা চরিত্রায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উল্লেখযোগ্য অ্যাপ্লিকেশনগুলি মুখের স্বীকৃতি, আঙুলের ছাপ সনাক্তকরণযোগ্য প্রমাণ, রেকর্ড ছবি পরীক্ষা, 3D নিবন্ধ মডেল বিকাশ, রোবট রুট এবং 3D ভলিউম্যাট্রিক তথ্যের প্রতিনিধিত্ব/তদন্ত অন্তর্ভুক্ত করে। Ebb এবং ফ্লো গবেষণা বিষয়গুলি বায়োমেট্রিক নিশ্চিতকরণ, প্রোগ্রাম করা পর্যবেক্ষণ এবং অনুসরণ, হ্যান্ডলেস এইচসিআই, ফেস ডিসপ্লে, কম্পিউটারাইজড ওয়াটারমার্কিং এবং অনলাইন আর্কাইভের ডিজাইনের পরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত করে। ল্যাবের প্রয়াত প্রাক্তন ছাত্র-ছাত্রীরা পেনম্যানশিপ স্বীকৃতি, স্বাক্ষর চেক, ভিজ্যুয়াল লার্নিং এবং ছবি পুনরুদ্ধার নিয়ে কাজ করেছেন।”

মডেল:

আমাদের দেখা উচিত যে একটি ছবির বিষয় চিনতে অপশন পেতে চমকপ্রদভাবে কয়েক পিক্সেল ডেটা লাগে, এমআইটি বিশেষজ্ঞের দ্বারা চালিত একটি দল খুঁজে পেয়েছে। উদ্ঘাটন অনলাইন ছবিগুলির যান্ত্রিকভাবে স্বীকৃত প্রমাণের ক্ষেত্রে অসাধারণ অগ্রগতির প্ররোচনা দিতে পারে এবং শেষ পর্যন্ত, পিসিগুলিকে মানুষের মতো দেখতে একটি ভিত্তি দিতে পারে। একটি বিশেষভাবে সংক্ষিপ্ত চিত্রায়ন অনুমান করা একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি হবে এটিকে ইন্টারনেটে কোটি কোটি ছবি সংগ্রহ করার জন্য ধারণাযোগ্য করে তোলার দিকে। এখন পর্যন্ত, ছবি খোঁজার একমাত্র পন্থা নির্ভর করে বিষয়বস্তুর শিলালিপির উপর যা ব্যক্তিরা প্রত্যেকটি ছবির জন্য হাত দিয়ে প্রবেশ করেছে এবং অসংখ্য ছবির জন্য এই ধরনের ডেটার প্রয়োজন হয়। প্রোগ্রামড আইডি একইভাবে ব্যক্তিদের কম্পিউটারাইজড ক্যামেরা থেকে তাদের পিসিতে ডাউনলোড করা ছবি ফাইল করার একটি পদ্ধতি দেয়, অভিজ্ঞতা ছাড়াই এবং প্রত্যেককে হাতে সাবটাইটেল করে। এছাড়াও, শেষ পর্যন্ত এটি প্রকৃত মেশিনের দৃষ্টিভঙ্গিকে প্রম্পট করতে পারে, যা কিছু সময় রোবটদের তাদের ক্যামেরা থেকে আসা তথ্যগুলিকে বাছাই করতে এবং তারা কোথায় আছে তা বাছাই করার অনুমতি দিতে পারে। যাতে দুটি ছবির একটি তুলনামূলক গ্রুপিং [সংখ্যার] থাকলে, তারা সম্ভবত তুলনামূলক। সাধারণত একটি অনুরূপ নিবন্ধ, সাধারণত একটি অনুরূপ বিন্যাস থেকে তৈরি।" যদি একটি ছবি একটি শিলালিপি বা শিরোনামের সাথে সম্পর্কিত হয়, সেই সময়ে বিভিন্ন ছবি যা এর গাণিতিক কোড সমন্বয় করে সম্ভবত একটি অনুরূপ আইটেম দেখাবে, (উদাহরণস্বরূপ, একটি গাড়ি, গাছ বা ব্যক্তি) এইভাবে একটি ছবির সাথে সম্পর্কিত নাম হতে পারে। অন্যদের কাছে চলে গেছে। "অত্যন্ত অনেক ছবির সাথে, এমনকি সাধারণভাবে সহজবোধ্য গণনাও সত্যিকারের ভাল পারফর্ম করতে পারে" এইভাবে ছবিগুলিকে চিনতে।

⦁ ফেসিয়াল রিকগনিশন

আমরা বুঝতে পারি যে ফেস অ্যাকনোলেজমেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক বায়োমেট্রিক ডেটা অপসারণের পদ্ধতি হিসাবে ক্রমাগত বিখ্যাত হয়ে উঠছে। মুখের স্বীকৃতি বায়োমেট্রিক কাঠামোর একটি মৌলিক অংশ রয়েছে এবং এটি ভিজ্যুয়াল রিকনেসান্স এবং নিরাপত্তা সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য লোভনীয়। বিভিন্ন প্রতিবেদনে মুখের ছবিগুলির সামগ্রিক জনসংখ্যার স্বীকৃতির আলোকে, মুখের স্বীকৃতির সিদ্ধান্তের অত্যাধুনিক বায়োমেট্রিক উদ্ভাবনে পরিণত হওয়ার একটি অবিশ্বাস্য সম্ভাবনা রয়েছে।

পিকচার রিকগনিশন সিস্টেম

⦁ গতি পরীক্ষা

কিছু অ্যাসাইনমেন্ট মুভমেন্ট অ্যাসেসমেন্টের মাধ্যমে চিহ্নিত করা হয় যেখানে ছবির উত্তরাধিকার প্রতিটি ফোকাসে ছবিতে বা 3D দৃশ্যে, বা এমনকি ছবিগুলি সরবরাহকারী ক্যামেরার গতির একটি গেজ তৈরি করতে প্রস্তুত করা হয়। এই ধরনের অ্যাসাইনমেন্টের উদাহরণগুলি হল:

⦁ অহং আন্দোলন

ক্যামেরা দ্বারা নির্মিত একটি ছবির উত্তরাধিকার থেকে ক্যামেরার 3D অনমনীয় আন্দোলন (পিভট এবং ব্যাখ্যা) নির্ধারণ করা।

⦁ ট্র্যাকিং

ছবি ধারাবাহিকতায় (সাধারণত) আগ্রহের ফোকাস বা প্রতিবাদের (যেমন, যানবাহন বা মানুষ) আরও বিনয়ী বিন্যাসের বিকাশ অনুসরণ করা হবে।

⦁ অপটিক্যাল স্ট্রিম

এটি সিদ্ধান্ত নিতে হবে, ছবির প্রতিটি বিন্দুর জন্য, কীভাবে সেই বিন্দুটি ছবির সমতলের সাথে তুলনামূলকভাবে চলমান, অর্থাৎ, এর স্পষ্ট নড়াচড়া। এই মুভমেন্টটি দৃশ্যের সাথে তুলনামূলক 3D পয়েন্ট কিভাবে চলমান এবং ক্যামেরা কিভাবে দৃশ্যের সাথে তুলনামূলকভাবে চলমান উভয়েরই একটি ফলাফল।

⦁ দৃশ্য পুনর্নির্মাণ

একটি দৃশ্যের এক বা (সাধারণত) একাধিক ছবি, বা একটি ভিডিও দেওয়া, দৃশ্যের একটি 3D মডেল নিবন্ধন করে দৃশ্য পুনরুৎপাদন লক্ষ্যমাত্রা। সবচেয়ে সহজ ক্ষেত্রে মডেলটি 3D ফোকাসের একটি গুচ্ছ হতে পারে। আরও পরিমার্জিত কৌশলগুলি মোট 3D পৃষ্ঠের মডেল তৈরি করে

⦁ ছবি পুনর্নির্মাণ

ছবি পুনর্নির্মাণের বিন্দু হল ছবিগুলি থেকে হট্টগোল (সেন্সর কোলাহল, আন্দোলন অস্পষ্ট, ইত্যাদি) সরিয়ে ফেলা। হাঙ্গামা বহিষ্কারের জন্য সবচেয়ে কম জটিল ধারণাযোগ্য পদ্ধতি হল বিভিন্ন ধরণের চ্যানেল, উদাহরণস্বরূপ, নিম্ন-পাস চ্যানেল বা মধ্যম চ্যানেল। আরও আধুনিক কৌশলগুলি আশেপাশের ছবির কাঠামোগুলি কীভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ তার একটি মডেল আশা করে, এমন একটি মডেল যা হট্টগোল থেকে তাদের স্বীকৃতি দেয়। প্রথমে আশেপাশের ছবির কাঠামোর বেশ কিছুক্ষণের মধ্যে ছবির তথ্য তদন্ত করে, উদাহরণস্বরূপ, রেখা বা প্রান্ত, এবং পরে পরীক্ষার ধাপ থেকে আশেপাশের ডেটার উপর নির্ভরশীল বিচ্ছিন্নতা নিয়ন্ত্রণ করে, একটি উচ্চতর মাত্রার হট্টগোল উচ্ছেদ সাধারণত কমের বিপরীতে অর্জিত হয়। জটিল পদ্ধতি। এই ক্ষেত্রে একটি মডেল তাদের পেইন্টিং. কয়েকটি ফ্রেমওয়ার্ক হল স্বাধীন অ্যাপ্লিকেশন যা একটি নির্দিষ্ট অনুমান বা স্বীকৃতি সমস্যা সমাধান করে, অন্যগুলি একটি বৃহত্তর পরিকল্পনার একটি উপ-বিন্যাস নিয়ে গঠিত যা, উদাহরণস্বরূপ, একইভাবে যান্ত্রিক অ্যাকচুয়েটর নিয়ন্ত্রণের জন্য সাব-ফ্রেমওয়ার্কগুলি, সাজানো, ডেটা তথ্য বেস, ম্যান- মেশিন ইন্টারফেস, এবং তাই একটি পিসি ভিশন ফ্রেমওয়ার্কের নির্দিষ্ট সম্পাদন একইভাবে নির্ভর করে যদি এর উপযোগিতা পূর্ব-নির্ধারিত থাকে বা কার্যকলাপের সময় এটির কিছু অংশ খুব ভালভাবে শেখা বা সামঞ্জস্য করা যায়। আছে, যেভাবে হতে পারে, নিয়মিত ক্ষমতা যা অসংখ্য পিসি দৃষ্টিতে পাওয়া যায়