શા માટે છબી ઓળખ મહત્વપૂર્ણ છે?

ઇન્ટરનેટ પર લગભગ 80 ટકા સામગ્રી વિઝ્યુઅલ છે. ઇમેજ ટેગિંગ શા માટે સામગ્રી કોષ્ટકના રાજા તરીકે તેનું સ્થાન ધરાવે છે તે તમે પહેલેથી જ કામ કરવાનું શરૂ કરી શકો છો. ભલે તે વ્યક્તિઓ હોય કે કંપનીઓ, AI ઇમેજ રેકગ્નિશનએ ન્યૂનતમ હલફલ સાથે ઓનલાઈન વિઝ્યુઅલ ઓળખવાનું શક્ય બનાવ્યું છે. ત્યાં દર વર્ષે લગભગ 657 બિલિયન ફોટા ડિજિટલ રીતે પોસ્ટ કરવામાં આવે છે, જેમાં મોટાભાગના સોશિયલ મીડિયા પર દેખાય છે. તે છબીઓનો એક સારો હિસ્સો એવા લોકો છે જે ઉત્પાદનોનો પ્રચાર કરે છે, ભલે તેઓ અજાણતા આમ કરતા હોય. તેના શુદ્ધ સ્વરૂપમાં યુઝર-જનરેટેડ કન્ટેન્ટ (યુજીસી) બ્રાન્ડ્સ માટે ઉત્તમ સક્ષમ છે કારણ કે તે શ્રેષ્ઠ પ્રકારનું પ્રમોશન પૂરું પાડે છે.
જ્યારે સોશિયલ મીડિયા પર ઉપભોક્તાનો ઉલ્લેખ હોય ત્યારે કંપનીઓને ચેતવણી આપવા માટે માર્કેટિંગ સાધનો છે, પરંતુ જ્યારે કોઈ વ્યક્તિ સોશિયલ પોસ્ટમાં તેમનું નામ ટૅગ કર્યા વિના બ્રાન્ડ્સનું પ્રમોશન થાય ત્યારે શું? આ તે છે જ્યાં AI ઇમેજ રેકગ્નિશન તેનું મૂલ્ય સાબિત કરે છે. જો ટેકને યોગ્ય ડેટાસેટ્સ આપવામાં આવે છે, તો AI ચોક્કસ ટેગ ઉલ્લેખો વિના છબીને ઓળખી શકે છે. પરિણામો બ્રાન્ડ્સ માટે તેમના સામાજિક ઉલ્લેખોને ટ્રૅક કરવા અને ટ્રેસ કરવા માટે અમૂલ્ય છે.

છબી ઓળખ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?

જેમ આપણે જાણીએ છીએ કે AI ફોટા શોધી રહેલા સોશિયલ મીડિયા પ્લેટફોર્મને શોધી શકે છે અને તેમની તુલના વ્યાપક ડેટા સેટ સાથે કરી શકે છે. તે પછી તે સંબંધિત ઇમેજ પર નિર્ણય લે છે જે માનવો સક્ષમ છે તેના કરતા વધુ ઝડપથી મેળ ખાય છે. બ્રાન્ડ્સ સોશિયલ મીડિયા પર તેમની પોતાની જેવી સામગ્રી શોધવા માટે છબી ઓળખનો ઉપયોગ કરે છે. તેનો અર્થ એ છે કે બ્રાંડના લોગોને ઓળખવો અથવા સોશિયલ મીડિયા વપરાશકર્તાઓ વચ્ચે વ્યવસ્થિત રીતે મૂકવામાં આવેલ પ્રોડક્ટ પ્લેસમેન્ટને ઓળખવું. માણસોને આટલી બધી માહિતી સાથે ટ્રોલ કરવાનું કહેવું સહેલાઈથી કંટાળાજનક બની જાય છે. AI માનવીય ભૂલ વિશે ચિંતા કરતું નથી, અને અપ્રતિમ સ્તરે ચોક્કસ પરિણામો આપે છે. AI ઇમેજ રેકગ્નિશન ટેક્સ્ટની જરૂરિયાત વિના લોકો બ્રાન્ડ વિશે શું કહે છે તેનું નિરીક્ષણ કરે છે. વપરાશકર્તાઓને કંપનીનું નામ લખવાની જરૂર વગર તેમના સામાજિક ઉલ્લેખોને ટ્રૅક કરવામાં સક્ષમ બ્રાન્ડ્સ પોતાને ફાયદાકારક સ્થિતિમાં શોધશે. ફક્ત AI માન્યતા પ્રાપ્ત ઓળખકર્તાઓ દ્વારા તેમના પોતાના ઓનલાઈન કવરેજમાં ટેપ કરવાની ક્ષમતા વિશાળ છે અને અપ્રતિમ કવરેજ પ્રદાન કરે છે.

અહીં ઇમેજ રેકગ્નિશનના કેટલાક સામાન્ય કાર્યો છે:-

પહેલા આપણે એ નક્કી કરવું પડશે કે ઇમેજ ડેટામાં અમુક ચોક્કસ ઑબ્જેક્ટ, સુવિધા અથવા પ્રવૃત્તિ છે કે નહીં. આ કાર્ય સામાન્ય રીતે માણસ દ્વારા મજબૂત રીતે અને પ્રયત્નો કર્યા વિના ઉકેલી શકાય છે, પરંતુ સામાન્ય કેસ માટે કમ્પ્યુટર વિઝનમાં હજુ પણ સંતોષકારક રીતે ઉકેલી શકાતી નથી: મનસ્વી પરિસ્થિતિઓમાં મનસ્વી વસ્તુઓ. આ સમસ્યાનો સામનો કરવા માટેની હાલની પદ્ધતિઓ માત્ર ચોક્કસ વસ્તુઓ માટે જ શ્રેષ્ઠ રીતે ઉકેલી શકાય છે, જેમ કે સરળ ભૌમિતિક વસ્તુઓ (દા.ત., પોલિહેડ્રા), માનવ ચહેરાઓ, મુદ્રિત અથવા હાથથી લખેલા અક્ષરો, અથવા વાહનો, અને ચોક્કસ પરિસ્થિતિઓમાં, સામાન્ય રીતે શરતોમાં વર્ણવેલ. કૅમેરાની તુલનામાં ઑબ્જેક્ટની સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત રોશની, પૃષ્ઠભૂમિ અને પોઝ. સાહિત્યમાં માન્યતા સમસ્યાની વિવિધ જાતોનું વર્ણન કરવામાં આવ્યું છે:

• ઑબ્જેક્ટ ઓળખ

એક અથવા અનેક પૂર્વ-નિર્દિષ્ટ અથવા શીખેલ ઑબ્જેક્ટ અથવા ઑબ્જેક્ટ વર્ગો ઓળખી શકાય છે, સામાન્ય રીતે તેમની છબીની 2D સ્થિતિ અથવા દ્રશ્યમાં 3D પોઝ સાથે.

• ઓળખ
ઑબ્જેક્ટનો વ્યક્તિગત દાખલો ઓળખાય છે. ઉદાહરણો ચોક્કસ વ્યક્તિના ચહેરા અથવા ફિંગરપ્રિન્ટની ઓળખ અથવા ચોક્કસ વાહનની ઓળખ છે.

• તપાસ
ઇમેજ ડેટા ચોક્કસ સ્થિતિ માટે સ્કેન કરવામાં આવે છે. તબીબી છબીઓમાં સંભવિત અસામાન્ય કોષો અથવા પેશીઓની શોધ અથવા સ્વયંસંચાલિત રોડ ટોલ સિસ્ટમમાં વાહનની શોધના ઉદાહરણો છે. પ્રમાણમાં સરળ અને ઝડપી ગણતરીઓ પર આધારિત શોધનો ઉપયોગ કેટલીકવાર રસપ્રદ ઇમેજ ડેટાના નાના વિસ્તારો શોધવા માટે થાય છે જેનું યોગ્ય અર્થઘટન કરવા માટે વધુ કોમ્પ્યુટેશનલી ડિમાન્ડિંગ તકનીકો દ્વારા વધુ વિશ્લેષણ કરી શકાય છે.

માન્યતા પર આધારિત કેટલાક વિશિષ્ટ કાર્યો અસ્તિત્વમાં છે, જેમ કે:

• સામગ્રી-આધારિત છબી પુનઃપ્રાપ્તિ
અહીં એક ચોક્કસ સામગ્રી ધરાવતી છબીઓના મોટા સમૂહમાં બધી છબીઓ શોધવી. સામગ્રીને અલગ-અલગ રીતે સ્પષ્ટ કરી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે લક્ષ્ય ઇમેજ સંબંધિત સમાનતાના સંદર્ભમાં (મને ઇમેજ X જેવી બધી છબીઓ આપો), અથવા ટેક્સ્ટ ઇનપુટ તરીકે આપવામાં આવેલા ઉચ્ચ-સ્તરના શોધ માપદંડના સંદર્ભમાં (મને બધી છબીઓ આપો જેમાં ઘણા ઘરો, શિયાળા દરમિયાન લેવામાં આવે છે, અને તેમાં કોઈ કાર નથી).

• પોઝ અંદાજ
અમારે કેમેરાની સાપેક્ષ ચોક્કસ વસ્તુની સ્થિતિ અથવા દિશા નક્કી કરવી પડશે. આ ટેકનિક માટે એક ઉદાહરણ એપ્લિકેશન એસેમ્બલી લાઇન પરિસ્થિતિમાં કન્વેયર બેલ્ટમાંથી વસ્તુઓ મેળવવામાં રોબોટને મદદ કરશે.

• ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર રેકગ્નિશન
OCR જે મુદ્રિત અથવા હાથથી લખાયેલ ટેક્સ્ટની છબીઓમાં અક્ષરોને ઓળખી રહી છે, સામાન્ય રીતે ટેક્સ્ટને વધુ ફોર્મેટમાં એન્કોડ કરવા અને મિશિગન સ્ટેટ યુનિવર્સિટીના કોમ્પ્યુટર સાયન્સ એન્ડ એન્જિનિયરિંગ વિભાગના સંપાદન અથવા અનુક્રમણિકાને સક્ષમ કરવા માટે. "ધ પેટર્ન રેકગ્નિશન એન્ડ ઇમેજ પ્રોસેસિંગ (PRIP) લેબ ફેકલ્ટી અને વિદ્યાર્થીઓ પેટર્ન અથવા વસ્તુઓને ઓળખવા માટે મશીનોના ઉપયોગની તપાસ કરે છે. વસ્તુઓને સમજવા માટે, તેમની કઈ વિશેષતાઓ તેમને અન્યોથી અલગ પાડે છે તે શોધવા માટે, અને વર્ગીકરણ કરવા માટે મશીન દ્વારા ઉપયોગમાં લઈ શકાય તેવા અલ્ગોરિધમ્સ ડિઝાઇન કરવા માટે પદ્ધતિઓ વિકસાવવામાં આવી છે. મહત્વપૂર્ણ એપ્લિકેશન્સમાં ચહેરાની ઓળખ, ફિંગરપ્રિન્ટ ઓળખ, દસ્તાવેજ ઇમેજ વિશ્લેષણ, 3D ઑબ્જેક્ટ મોડેલ બાંધકામ, રોબોટ નેવિગેશન અને 3D વોલ્યુમેટ્રિક ડેટાનું વિઝ્યુલાઇઝેશન/અન્વેષણનો સમાવેશ થાય છે. વર્તમાન સંશોધન સમસ્યાઓમાં બાયોમેટ્રિક ઓથેન્ટિકેશન, ઓટોમેટિક સર્વેલન્સ અને ટ્રેકિંગ, હેન્ડલેસ HCI, ફેસ મોડેલિંગ, ડિજિટલ વોટરમાર્કિંગ અને ઓનલાઈન ડોક્યુમેન્ટ્સનું વિશ્લેષણ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. લેબના તાજેતરના સ્નાતકોએ હસ્તલેખન ઓળખ, હસ્તાક્ષર ચકાસણી, વિઝ્યુઅલ લર્નિંગ અને છબી પુનઃપ્રાપ્તિ પર કામ કર્યું છે.

⦁ ચહેરાની ઓળખ
આપણે જાણીએ છીએ કે બાયોમેટ્રિક માહિતી કાઢવાના માધ્યમ તરીકે ચહેરાની ઓળખ પ્રણાલીઓ ક્રમશઃ લોકપ્રિય બની રહી છે. બાયોમેટ્રિક સિસ્ટમ્સમાં ચહેરાની ઓળખની મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા છે અને તે દ્રશ્ય દેખરેખ અને સુરક્ષા સહિત અસંખ્ય એપ્લિકેશનો માટે આકર્ષક છે. વિવિધ દસ્તાવેજો પર ચહેરાની છબીઓની સામાન્ય જનતાની સ્વીકૃતિને કારણે, ચહેરાની ઓળખમાં પસંદગીની આગામી પેઢીની બાયોમેટ્રિક તકનીક બનવાની મોટી સંભાવના છે.

ઇમેજ રેકગ્નિશન સિસ્ટમ્સ

⦁ ગતિ વિશ્લેષણ
કેટલાક કાર્યો ગતિના અંદાજ સાથે સંબંધિત છે જ્યાં ઇમેજના દરેક બિંદુઓ પર અથવા 3D દ્રશ્યમાં, અથવા છબીઓ બનાવતા કેમેરાના વેગનો અંદાજ બનાવવા માટે ઇમેજ સિક્વન્સની પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. આવા કાર્યોના ઉદાહરણો છે:

⦁  અહંકાર ગતિ
કૅમેરા દ્વારા ઉત્પાદિત ઇમેજ સિક્વન્સમાંથી કૅમેરાની 3D કઠોર ગતિ (રોટેશન અને ટ્રાન્સલેશન) નક્કી કરવી.

⦁ ટ્રેકિંગ
ટ્રેકિંગ એ ઇમેજ સિક્વન્સમાં (સામાન્ય રીતે) રસના બિંદુઓ અથવા ઑબ્જેક્ટ્સના નાના સમૂહ (દા.ત., વાહનો અથવા મનુષ્યો) ની હિલચાલને અનુસરે છે.

⦁ ઓપ્ટિકલ પ્રવાહ
આ નક્કી કરવા માટે છે, ઇમેજના દરેક બિંદુ માટે, તે બિંદુ ઇમેજ પ્લેન, એટલે કે તેની દેખીતી ગતિની તુલનામાં કેવી રીતે આગળ વધી રહ્યું છે. આ ગતિ દ્રશ્યમાં અનુરૂપ 3D બિંદુ કેવી રીતે આગળ વધી રહ્યું છે અને કેમેરા દ્રશ્યની તુલનામાં કેવી રીતે આગળ વધી રહ્યો છે તે બંનેનું પરિણામ છે.

⦁ દ્રશ્ય પુનઃનિર્માણ
કોઈ દ્રશ્યની એક અથવા (સામાન્ય રીતે) વધુ છબીઓ અથવા વિડિયોને જોતાં, દ્રશ્ય પુનઃનિર્માણનો હેતુ દ્રશ્યના 3D મોડેલની ગણતરી કરવાનો છે. સૌથી સરળ કિસ્સામાં મોડેલ 3D પોઈન્ટનો સમૂહ હોઈ શકે છે. વધુ અત્યાધુનિક પદ્ધતિઓ સંપૂર્ણ 3D સપાટી મોડેલ બનાવે છે

⦁ છબી પુનઃસ્થાપના
ઈમેજ રિસ્ટોરેશનનો હેતુ ઈમેજોમાંથી અવાજ (સેન્સર નોઈઝ, મોશન બ્લર, વગેરે) દૂર કરવાનો છે. અવાજ દૂર કરવા માટેનો સૌથી સરળ સંભવિત અભિગમ એ વિવિધ પ્રકારના ફિલ્ટર્સ છે જેમ કે લો-પાસ ફિલ્ટર અથવા મધ્ય ફિલ્ટર્સ. વધુ અત્યાધુનિક પદ્ધતિઓ સ્થાનિક ઇમેજ સ્ટ્રક્ચર્સ કેવી દેખાય છે તેનું એક મોડેલ ધારે છે, એક મોડેલ જે તેમને અવાજથી અલગ પાડે છે. પ્રથમ સ્થાનિક ઇમેજ સ્ટ્રક્ચરની દ્રષ્ટિએ ઇમેજ ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરીને, જેમ કે રેખાઓ અથવા ધાર, અને પછી વિશ્લેષણના પગલામાંથી સ્થાનિક માહિતીના આધારે ફિલ્ટરિંગને નિયંત્રિત કરીને, સામાન્ય રીતે સરળ અભિગમોની તુલનામાં અવાજ દૂર કરવાનું વધુ સારું સ્તર પ્રાપ્ત થાય છે. આ ક્ષેત્રમાં એક ઉદાહરણ તેમની પેઇન્ટિંગ છે. કેટલીક સિસ્ટમો સ્ટેન્ડ-અલોન એપ્લીકેશન્સ છે જે ચોક્કસ માપન અથવા શોધની સમસ્યાનું નિરાકરણ કરે છે, જ્યારે અન્ય મોટી ડિઝાઇનની પેટા-સિસ્ટમ બનાવે છે જેમાં, ઉદાહરણ તરીકે, મિકેનિકલ એક્ટ્યુએટર, પ્લાનિંગ, માહિતી ડેટાબેઝ, માનવ- મશીન ઈન્ટરફેસ વગેરે. કોમ્પ્યુટર વિઝન સિસ્ટમનું ચોક્કસ અમલીકરણ તેની કાર્યક્ષમતા પૂર્વ-નિર્દિષ્ટ છે કે કેમ તે તેના પર પણ આધાર રાખે છે કે ઓપરેશન દરમિયાન તેનો અમુક ભાગ શીખી શકાય છે અથવા તેમાં ફેરફાર કરી શકાય છે. જો કે, ત્યાં લાક્ષણિક કાર્યો છે જે ઘણી કમ્પ્યુટર વિઝન સિસ્ટમ્સમાં જોવા મળે છે.

 

ઇમેજ રેકગ્નિશન સાથે ઊંડું શિક્ષણ

AI પહેલા ઈમેજની ઓળખ લગભગ હતી. તેમ છતાં મશીન લર્નિંગ પરિબળ પદાર્થ અથવા વ્યક્તિના ચહેરાને ઓળખવા માટેની પદ્ધતિઓમાં ક્રાંતિ લાવી રહ્યું છે. જો કે, જ્યારે તેને ફીડ કરવા માટે ડેટા હોય ત્યારે જ મશીન લર્નિંગ અસરકારક છે. AI ના તમામ ઓટોમેશન માટે, તેને ઇમેજ ઓળખવા માટેનું કામ સોંપવું એ સરળ વિનંતી નથી. દ્રશ્યોની આપણી સમજ એ બીજી પ્રકૃતિ છે; તે કંઈક છે જે આપણે નાની ઉંમરથી કરવા માટે પ્રોગ્રામ કરેલ છે. મશીનને તે જ પૂછવું એ સીધી પ્રક્રિયા નથી. આ કારણોસર, AI માન્યતાના વધુ લોકપ્રિય સ્વરૂપોમાંનું એક કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNN) છે. CNN એ એક પદ્ધતિ છે જે એકબીજાની બાજુમાં સ્થિત પિક્સેલ્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. નજીકથી-સ્થિત છબીઓ સંબંધિત હોવાની શક્યતા વધુ હોય છે, જેનો અર્થ એ છે કે કોઈ વસ્તુ અથવા ચહેરો વધુ પારદર્શિતા સાથે ચિત્ર સાથે મેળ ખાય છે.
AI ઇમેજ રેકગ્નિશન હોવા છતાં સોશિયલ મીડિયાનું મુદ્રીકરણ કરવા માગતી બ્રાન્ડ્સ સ્પષ્ટ લાભો ધરાવે છે, તેના ઉપયોગના કિસ્સાઓ વધુ ઊંડા છે. સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર ઓટોમોબાઇલ વિશ્વમાં આગામી મોટી વસ્તુ બનવાની છે, અને AI ઇમેજ રેકગ્નિશન ટેક તેમને શક્તિ આપવામાં મદદ કરી રહી છે. સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર જે રસ્તા પરની વસ્તુઓ અને લોકોને શોધી શકે છે જેથી તે તેમની સાથે અથડાય નહીં તે આપમેળે થતું નથી. માહિતગાર નિર્ણયો લેવા માટે તેને છબીઓને ઓળખવાની જરૂર છે. દરેક સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારમાં ઘણા સેન્સર લગાવવામાં આવ્યા છે જેથી તે અન્ય ચાલતા વાહનો, સાઇકલ સવારો, લોકોને ઓળખી શકે - મૂળભૂત રીતે જે કંઈપણ જોખમ ઊભું કરી શકે. ઓટોમેટેડ કારને રસ્તાના જોખમો પર તે જ રીતે પ્રક્રિયા કરવાની જરૂર છે જે રીતે અનુભવી ડ્રાઇવર કરે છે. 2020માં સેલ્ફ-ડ્રાઇવિંગ કાર રસ્તા પર આવે તે પહેલાં હજુ પણ કેટલાક પાસાઓ છે. પરંતુ જ્યારે વાહન ઓટોમેશન કિક-ઇન થાય છે, ત્યારે AI ઇમેજ રેકગ્નિશન સલામત રીતે કામ કરવા પાછળના મુખ્ય ડ્રાઇવરોમાંનું એક હશે.
⦁ છબી-સંપાદન
ડિજિટલ ઇમેજ એક અથવા અનેક ઇમેજ સેન્સર દ્વારા બનાવવામાં આવે છે, જેમાં વિવિધ પ્રકારના પ્રકાશ-સંવેદનશીલ કેમેરા ઉપરાંત, રેન્જ સેન્સર, ટોમોગ્રાફી ડિવાઇસ, રડાર, અલ્ટ્રા-સોનિક કેમેરા વગેરેનો સમાવેશ થાય છે. સેન્સરના પ્રકાર પર આધાર રાખીને, પરિણામી ઇમેજ ડેટા એક સામાન્ય 2D ઇમેજ, 3D વોલ્યુમ અથવા ઇમેજ સિક્વન્સ છે. પિક્સેલ મૂલ્યો સામાન્ય રીતે એક અથવા અનેક સ્પેક્ટ્રલ બેન્ડ (ગ્રે ઈમેજીસ અથવા કલર ઈમેજીસ) માં પ્રકાશની તીવ્રતાને અનુરૂપ હોય છે, પરંતુ તે વિવિધ ભૌતિક માપદંડો સાથે પણ સંબંધિત હોઈ શકે છે, જેમ કે ઊંડાઈ, શોષણ અથવા સોનિક અથવા ઈલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક તરંગોનું પ્રતિબિંબ અથવા ન્યુક્લિયર મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ.
⦁ પ્રી-પ્રોસેસિંગ:
માહિતીના અમુક ચોક્કસ ભાગને કાઢવા માટે ઇમેજ ડેટા પર કમ્પ્યુટર વિઝન પદ્ધતિ લાગુ કરી શકાય તે પહેલાં, તે પદ્ધતિ દ્વારા સૂચિત ચોક્કસ ધારણાઓને સંતોષે છે તેની ખાતરી કરવા માટે સામાન્ય રીતે ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવી જરૂરી છે. ઉદાહરણો છે
1. ઇમેજ કોઓર્ડિનેટ સિસ્ટમ સાચી છે તેની ખાતરી કરવા માટે ફરીથી નમૂના લેવા.
2. સેન્સર અવાજ ખોટી માહિતી રજૂ કરતું નથી તેની ખાતરી કરવા માટે અવાજ ઘટાડો.
3. સંબંધિત માહિતી શોધી શકાય છે તેની ખાતરી કરવા કોન્ટ્રાસ્ટ એન્હાન્સમેન્ટ.
4. સ્થાનિક રીતે યોગ્ય સ્કેલ પર ઇમેજ સ્ટ્રક્ચરને વધારવા માટે સ્કેલ-સ્પેસ રજૂઆત.
⦁ લક્ષણ નિષ્કર્ષણ:
જટિલતાના વિવિધ સ્તરો પરની છબીની વિશેષતાઓ ઇમેજ ડેટામાંથી કાઢવામાં આવે છે. આવા લક્ષણોના લાક્ષણિક ઉદાહરણો રેખાઓ, કિનારીઓ અને પટ્ટાઓ છે
સ્થાનિક રસના બિંદુઓ જેમ કે ખૂણા, બ્લોબ અથવા પોઈન્ટ. વધુ જટિલ લક્ષણો રચના, આકાર અથવા ગતિ સાથે સંબંધિત હોઈ શકે છે.
⦁ શોધ/વિભાજન:
પ્રક્રિયાના અમુક તબક્કે આગળની પ્રક્રિયા માટે કયા ઇમેજ પોઈન્ટ અથવા ઇમેજના પ્રદેશો સંબંધિત છે તે અંગે નિર્ણય લેવામાં આવે છે. ઉદાહરણો છે
1. રસના મુદ્દાઓના ચોક્કસ સમૂહની પસંદગી
2. એક અથવા બહુવિધ ઇમેજ પ્રદેશોનું વિભાજન જેમાં રુચિના ચોક્કસ ઑબ્જેક્ટનો સમાવેશ થાય છે.
⦁ ઉચ્ચ-સ્તરની પ્રક્રિયા:
આ પગલા પર ઇનપુટ સામાન્ય રીતે ડેટાનો એક નાનો સમૂહ હોય છે, ઉદાહરણ તરીકે પોઈન્ટનો સમૂહ અથવા એનિમેજ પ્રદેશ કે જેમાં ચોક્કસ ઑબ્જેક્ટ હોય તેવું માનવામાં આવે છે. બાકીની પ્રક્રિયા આની સાથે વ્યવહાર કરે છે, ઉદાહરણ તરીકે:
1. ચકાસણી કે ડેટા મોડેલ-આધારિત અને એપ્લિકેશન વિશિષ્ટ ધારણાઓને સંતોષે છે.
2. એપ્લિકેશન ચોક્કસ પરિમાણોનો અંદાજ, જેમ કે ઑબ્જેક્ટ પોઝ અથવા ઑબ્જેક્ટસાઇઝ.
3. શોધાયેલ ઑબ્જેક્ટને વિવિધ કેટેગરીમાં વર્ગીકૃત કરવું. તેથી, ઇમેજ પ્રોસેસિંગ AIને ઇમેજને ઓળખવામાં અને ઇમેજ ઓળખ અનુસાર પ્રતિસાદ આપવામાં મદદ કરે છે.

છબીનું સીમલેસ ભાવિ

જેમ જેમ ટેક સુધરે છે તેમ, ઇમેજ રેકગ્નિશન પણ વધુ સારા પરિણામો આપશે. લોબસ્ટર ખાતે મશીન લર્નિંગના વડા, વ્લાદિમીર પાવલોવ કહે છે, “ઓબ્જેક્ટની ઓળખ માટેનો ગાણિતિક આધાર લાંબા સમયથી અસ્તિત્વમાં છે, પરંતુ કમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવાની તકનીકી શક્યતાઓ તાજેતરમાં દેખાઈ છે. પહેલેથી જ, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ સંપૂર્ણ ડિટેક્ટર બનાવવાની મંજૂરી આપે છે જે માણસો કરતાં વધુ સારી રીતે કાર્ય કરવા સક્ષમ છે. એક મોટો આંચકો તાલીમ માટે ચિહ્નિત ઇમેજ ડેટાસેટ્સની હાજરીને રોકે છે, પરંતુ નજીકના ભવિષ્યમાં, આ કોઈ સમસ્યા હશે નહીં. કોમ્પ્યુટર વિઝન એન્જીનીયરો સ્વ-શિક્ષણ અલ્ગોરિધમ્સ પર સક્રિયપણે કામ કરી રહ્યા છે”. વિઝ્યુઅલ કોમ્યુનિકેશનથી ખૂબ પ્રભાવિત ભવિષ્ય સાથે, આપણે જે ચિત્રો જોઈએ છીએ તેમાંની ઘણી પાછળ ઇમેજ રેકગ્નિશન મુખ્ય પરિબળ બનશે. વાસ્તવિક જીવનમાં અને ઑનલાઇન બંનેમાં.