શા માટે છબી ઓળખ મહત્વપૂર્ણ છે?

વેબ પરનો લગભગ 80% પદાર્થ દ્રશ્ય છે. પિક્ચર લેબલિંગ શા માટે પદાર્થ કોષ્ટકના સ્વામી તરીકે તેનું સ્થાન ધરાવે છે તે તમે પહેલેથી જ કાર્ય કરવાનું શરૂ કરી શકશો. ભલે તે લોકો હોય કે સંગઠનો, AI ઇમેજ રેકગ્નિશનએ નજીવા ઑબ્જેક્ટ સાથે ઑનલાઇન વિઝ્યુઅલને અલગ પાડવાનું કલ્પનાશીલ બનાવ્યું છે. ત્યાં દર વર્ષે લગભગ 657 બિલિયન ફોટોગ્રાફ્સ કાળજીપૂર્વક પોસ્ટ કરવામાં આવે છે, જેમાં મોટો ભાગ ઑનલાઇન મીડિયા દ્વારા બતાવવામાં આવે છે. તે ચિત્રોનો એક યોગ્ય ભાગ એ વસ્તુઓને આગળ ધપાવતા વ્યક્તિઓ છે, પછી ભલે તેઓ આકસ્મિક રીતે આમ કરી રહ્યા હોય. ક્લાઈન્ટ ઉત્પાદિત સામગ્રી (UGC) તેના સૌથી સંપૂર્ણ માળખામાં બ્રાન્ડ્સ માટે એક તેજસ્વી સશક્તિકરણ પ્રભાવ છે કારણ કે તે સૌથી આદર્શ પ્રકારની પ્રગતિ આપે છે.

ઓનલાઈન મીડિયા દ્વારા ખરીદનારની સૂચના હોય ત્યારે એલાર્મ સંસ્થાઓ માટે જાહેરાત ઉપકરણો હોય છે, જો કે સામાજિક પોસ્ટમાં કોઈએ તેમના નામનું લેબલ લગાવ્યા વિના બ્રાન્ડની પ્રગતિ ક્યારે થાય છે તે વિશે કંઈક કહેવું જોઈએ નહીં? આ તે સ્થાન છે જ્યાં AI ઇમેજ રેકગ્નિશન તેની યોગ્યતા દર્શાવે છે. ટેક દ્વારા યોગ્ય ડેટાસેટ્સની કાળજી લેવામાં આવે તેવી તક પર, AI સ્પષ્ટ લેબલ વગરના ચિત્રને અલગ કરી શકે છે. બ્રાન્ડ્સ માટે તેમની સામાજિક સૂચનાઓને ટ્રૅક કરવા અને અનુસરવા માટે પરિણામો મહત્વપૂર્ણ છે.

છબી ઓળખ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?

જેમ કે આપણે કદાચ જાણીએ છીએ કે AI ફોટોગ્રાફ્સ શોધતા વેબ-આધારિત મીડિયા તબક્કાઓ દ્વારા જોઈ શકે છે અને તેમને વ્યાપક માહિતી સંગ્રહ સાથે વિપરિત કરી શકે છે. તે સમયે તે યોગ્ય ચિત્ર પસંદ કરે છે જે લોકો કરવા સક્ષમ હોય તેના કરતા ઘણી ઝડપથી મેળ ખાય છે. બ્રાન્ડ્સ વેબ-આધારિત મીડિયા દ્વારા તેમના પોતાના જેવી સામગ્રી શોધવા માટે ચિત્ર સ્વીકૃતિનો ઉપયોગ કરે છે. તેનો અર્થ એ છે કે વેબ-આધારિત મીડિયા ક્લાયન્ટ્સ વચ્ચે બ્રાન્ડના લોગોને અલગ પાડવો અથવા કુદરતી રીતે સ્થિત આઇટમની સ્થિતિને સમજવી. લોકોને આટલા બધા ડેટા દ્વારા અસરકારક રીતે માછલી પકડવાની વિનંતી કરવી કંટાળાજનક બની જાય છે. સિમ્યુલેટેડ ઇન્ટેલિજન્સ માનવ ભૂલ પર ભાર મૂકતી નથી, અને મેળ ન ખાતા સ્તરે ચોક્કસ પરિણામો આપે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પિક્ચર સ્વીકૃતિ એ સ્ક્રીન કરે છે કે વ્યક્તિઓ ટેક્સ્ટની જરૂરિયાત વિના બ્રાન્ડ વિશે શું કહે છે. ક્લાયન્ટ દ્વારા સંસ્થાનું નામ લખવાની અપેક્ષા રાખ્યા વિના તેમની સામાજિક સૂચનાઓનું પાલન કરવા માટે તૈયાર બ્રાન્ડ્સ અમૂલ્ય સ્થિતિમાં સમાપ્ત થઈ જશે. ફક્ત AI અનુભવી ઓળખકર્તાઓ દ્વારા તેમના પોતાના ઓનલાઈન સમાવેશનો લાભ લેવાની શક્યતા અપાર છે અને તે અજોડ સમાવેશ ઓફર કરે છે.

અહીં ઇમેજ રેકગ્નિશનના કેટલાક સામાન્ય કામો છે:-

શરૂઆતથી આપણે નક્કી કરવાની જરૂર છે કે શું ચિત્ર માહિતીમાં કોઈ ચોક્કસ લેખ, હાઇલાઇટ અથવા ચળવળ છે. આ અસાઇનમેન્ટ સામાન્ય રીતે માનવ દ્વારા હૃદયપૂર્વક અને પરિશ્રમ વિના સંબોધવામાં આવી શકે છે, તેમ છતાં એકંદર કેસ માટે પીસી વિઝનમાં હજુ સુધી પૂરતા પ્રમાણમાં ઉકેલવામાં આવ્યો નથી: વિવેકાધીન સંજોગોમાં સ્વ-નિર્ભર લેખો. આ મુદ્દાને સંચાલિત કરવા માટેની વર્તમાન તકનીકો ફક્ત સ્પષ્ટ લેખો માટે શ્રેષ્ઠ રીતે ઉકેલી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે, મૂળભૂત ગાણિતિક વસ્તુઓ (દા.ત., બહુહેડ્રલ), માનવ ચહેરાઓ, મુદ્રિત અથવા પ્રતિલિપિ પાત્રો, અથવા વાહનો, અને સ્પષ્ટ સંજોગોમાં, સામાન્ય રીતે જ્યાં સુધી ચિત્રિત કરવામાં આવે છે. કૅમેરા સાથે તુલનાત્મક વસ્તુની બ્રાઇટનિંગ, ફાઉન્ડેશન અને મુદ્રાની આસપાસ. સ્વીકૃતિ મુદ્દાની વિવિધ શ્રેણીઓ લેખનમાં દર્શાવવામાં આવી છે:

• ઑબ્જેક્ટ ઓળખ

એક અથવા થોડા પૂર્વ-નિર્ધારિત અથવા શીખેલા લેખો અથવા આઇટમ વર્ગો, સામાન્ય રીતે ચિત્રમાં તેમની 2D પરિસ્થિતિઓ અથવા દ્રશ્યમાં 3D મુદ્રાઓ સાથે જોઈ શકાય છે.

• ઓળખ

લેખનો વ્યક્તિગત કેસ જોવામાં આવે છે. મૉડલ્સ એ કોઈ ચોક્કસ વ્યક્તિના ચહેરા અથવા વિશિષ્ટ ચિહ્ન અથવા કોઈ ચોક્કસ વાહનના આઈડીનો પુરાવો છે.

• તપાસ

ચિત્રની માહિતી ચોક્કસ સ્થિતિ માટે તપાસવામાં આવે છે. મોડેલો ક્લિનિકલ ચિત્રોમાં કલ્પનાશીલ વિચિત્ર કોષો અથવા પેશીઓની શોધ અથવા પ્રોગ્રામ કરેલ શેરી ખર્ચ માળખામાં વાહનની ઓળખ છે. સાધારણ સીધી અને ઝડપી ગણતરીઓ પર આધારિત શોધ અહીં અને ત્યાં રસપ્રદ ચિત્ર માહિતીના વધુ સાધારણ જિલ્લાઓ શોધવા માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે જેને યોગ્ય અનુવાદ બનાવવા માટે વધુ કોમ્પ્યુટેશનલી વિનંતી વ્યૂહરચનાઓ દ્વારા પણ તોડી શકાય છે.

સ્વીકૃતિ પર આધારિત અમુક ચોક્કસ ઉપક્રમો અસ્તિત્વમાં છે, ઉદાહરણ તરીકે,

• સામગ્રી-આધારિત ચિત્ર પુનઃપ્રાપ્તિ

અહીં તમામ ચિત્રોને ચિત્રોની મોટી ગોઠવણીમાં શોધી રહ્યા છીએ જેમાં ચોક્કસ પદાર્થ હોય છે. પદાર્થને અણધારી રીતે નિર્ધારિત કરી શકાય છે, દાખલા તરીકે જ્યાં સુધી ઉદ્દેશ્ય ચિત્ર (મને ચિત્ર X જેવા તમામ ચિત્રો આપો), અથવા જ્યાં સુધી ટેક્સ્ટ ઇનપુટ તરીકે આપવામાં આવેલા નોંધપાત્ર સ્તરના અનુસંધાન ધોરણો (મને એવા તમામ ચિત્રો આપો જેમાં અસંખ્ય ચિત્રો હોય) ઘરો, શિયાળા દરમિયાન લેવામાં આવે છે, અને તેમાં કોઈ વાહનો નથી).

• પોઝ આકારણી

આપણે કેમેરા સાથે તુલનાત્મક ચોક્કસ લેખની સ્થિતિ અથવા દિશા માપવાની જરૂર છે. આ વ્યૂહરચના માટે એક મોડેલ એપ્લિકેશન રોબોટને યાંત્રિક ઉત્પાદન પ્રણાલીના સંજોગોમાં પરિવહન લાઇનમાંથી વસ્તુઓ પુનઃપ્રાપ્ત કરવામાં મદદ કરશે.

• ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર સ્વીકૃતિ

OCR જે પ્રિન્ટેડ અથવા મેન્યુઅલી લખેલી સામગ્રીના ચિત્રોમાં અક્ષરોને અલગ પાડે છે, મોટાભાગે સંસ્થામાં સામગ્રીને વધુ એન્કોડ કરવાના અંતિમ ધ્યેય સાથે અને કોમ્પ્યુટર સાયન્સ એન્ડ એન્જિનિયરિંગ વિભાગ, મિશિગન સ્ટેટ યુનિવર્સિટીને બદલવા અથવા ઓર્ડર આપવા માટે સશક્તિકરણ કરે છે. વ્યૂહરચના ઓબ્જેક્ટો શોધવા માટે બનાવવામાં આવે છે, તે શોધવા માટે કે તેમની કઈ હાઈલાઈટ્સ તેમને અન્ય લોકો પાસેથી ઓળખે છે, અને ગણતરીઓનું આયોજન કરવા માટે કે જેનો ઉપયોગ મશીન દ્વારા પાત્રાલેખન કરવા માટે થઈ શકે છે. નોંધપાત્ર એપ્લિકેશન્સમાં ચહેરાની સ્વીકૃતિ, આંગળીની છાપ ઓળખી શકાય તેવા પુરાવા, રેકોર્ડ ચિત્ર પરીક્ષા, 3D લેખ મોડેલ ડેવલપમેન્ટ, રોબોટ માર્ગ અને 3D વોલ્યુમેટ્રિક માહિતીની રજૂઆત/તપાસનો સમાવેશ થાય છે. Ebb અને ફ્લો સંશોધન મુદ્દાઓમાં બાયોમેટ્રિક પુષ્ટિકરણ, પ્રોગ્રામ કરેલ અવલોકન અને અનુસરણ, હેન્ડલેસ એચસીઆઈ, ફેસ ડિસ્પ્લે, કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ વોટરમાર્કિંગ અને ઓનલાઈન આર્કાઈવ્સની ડિઝાઈનની તપાસનો સમાવેશ થાય છે. લેબના દિવંગત ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓએ કલમની સ્વીકૃતિ, સહી તપાસ, વિઝ્યુઅલ લર્નિંગ અને ચિત્ર પુનઃપ્રાપ્તિ સાથે વ્યવહાર કર્યો છે.”

મોડેલ:

આપણે જોવું જોઈએ કે ચિત્રના વિષયને ઓળખવાનો વિકલ્પ મેળવવા માટે આઘાતજનક રીતે બે પિક્સેલ ડેટા લે છે, એમ એક એમઆઈટી નિષ્ણાત દ્વારા ચલાવવામાં આવેલા જૂથે શોધી કાઢ્યું છે. સાક્ષાત્કાર ઓનલાઈન ચિત્રોના મિકેનાઈઝ્ડ ઓળખી શકાય તેવા પુરાવામાં અસાધારણ પ્રગતિને પ્રોત્સાહિત કરી શકે છે અને છેવટે, પીસીને લોકોની જેમ જોવા માટે એક આધાર આપી શકે છે. ખાસ કરીને ટૂંકા ચિત્રણનું અનુમાન લગાવવું એ તેના પરિણામે ઇન્ટરનેટ પર અબજો ચિત્રોની ઇન્વેન્ટરી બનાવવાની દિશામાં નોંધપાત્ર પ્રગતિ હશે. અત્યાર સુધી, ચિત્રો જોવા માટેનો એકલો અભિગમ દરેક ઈમેજ માટે વ્યક્તિઓએ હાથથી દાખલ કરેલ સામગ્રી શિલાલેખ પર આધાર રાખે છે, અને અસંખ્ય ચિત્રોને આવા ડેટાની જરૂર હોય છે. પ્રોગ્રામ કરેલ ID એ જ રીતે વ્યક્તિઓ દ્વારા કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ કેમેરામાંથી તેમના પીસી પર ડાઉનલોડ કરેલા ચિત્રો ફાઈલ કરવાનો અભિગમ પણ આપે છે, અનુભવ કર્યા વિના અને દરેકને હાથથી સબટાઈટલ કર્યા વિના. ઉપરાંત, અંતે તે અસલી મશીન વિઝનને પ્રોમ્પ્ટ કરી શકે છે, જે કેટલીકવાર રોબોટ્સને તેમના કેમેરામાંથી આવતી માહિતીને સૉર્ટ કરવા અને તેઓ ક્યાં છે તે શોધવાની પરવાનગી આપી શકે છે. જેથી જો બે ચિત્રોમાં [સંખ્યાઓનું] તુલનાત્મક જૂથ હોય, તો તે સંભવતઃ તુલનાત્મક હોય. સામાન્ય રીતે સમાન લેખમાંથી બનાવેલ છે, સામાન્ય રીતે સમાન ગોઠવણમાં." જો એક ચિત્ર શિલાલેખ અથવા શીર્ષક સાથે સંબંધિત હોય, તો તે સમયે તેના ગાણિતિક કોડનું સંકલન કરતા અલગ-અલગ ચિત્રો કદાચ સમાન વસ્તુ બતાવશે, (ઉદાહરણ તરીકે, વાહન, વૃક્ષ અથવા વ્યક્તિ) આમ એક ચિત્ર સાથે સંબંધિત નામ હોઈ શકે છે. અન્યમાં ખસેડવામાં આવ્યા હતા. આ રીતે ચિત્રોને ઓળખવામાં "અત્યંત ઘણા બધા ચિત્રો સાથે, સામાન્ય રીતે સીધી ગણતરીઓ પણ ખરેખર સારી કામગીરી કરી શકે છે".

⦁ ચહેરાની ઓળખ

અમને ખ્યાલ છે કે બાયોમેટ્રિક ડેટાને દૂર કરવાની પદ્ધતિઓ તરીકે ફેસ એક્નોલેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક સતત પ્રખ્યાત થઈ રહ્યું છે. બાયોમેટ્રિક ફ્રેમવર્કમાં ચહેરાની સ્વીકૃતિનો મૂળભૂત ભાગ છે અને તે વિઝ્યુઅલ રિકોનિસન્સ અને સુરક્ષા સહિત વિવિધ એપ્લિકેશનો માટે આકર્ષક છે. વિવિધ અહેવાલો પર ચહેરાના ચિત્રોની એકંદર વસ્તીની સ્વીકૃતિના પ્રકાશમાં, ચહેરાની સ્વીકૃતિ નિર્ણયની અદ્યતન બાયોમેટ્રિક નવીનતામાં ફેરવવાની અકલ્પનીય સંભાવના ધરાવે છે.

પિક્ચર રેકગ્નિશન સિસ્ટમ્સ

⦁ ગતિ પરીક્ષા

કેટલાક અસાઇનમેન્ટ્સ મૂવમેન્ટ એસેસમેન્ટ સાથે ઓળખાય છે જ્યાં ચિત્રમાં અથવા 3D દ્રશ્યમાં દરેક ફોકસ પર અથવા ચિત્રો વિતરિત કરતા કેમેરાની ઝડપનું એક ગેજ બનાવવા માટે ચિત્ર ઉત્તરાધિકાર તૈયાર કરવામાં આવે છે. આવી સોંપણીઓના ઉદાહરણો છે:

⦁ અહંકાર ચળવળ

કૅમેરા દ્વારા બનાવેલ ચિત્ર ઉત્તરાધિકારમાંથી કૅમેરાની 3D અણગમતી હિલચાલ (પીવટ અને અર્થઘટન) નક્કી કરવી.

⦁ ટ્રેકિંગ

નીચે ચિત્ર અનુગામી (સામાન્ય રીતે) રસ કેન્દ્રિત અથવા વિરોધ (દા.ત., વાહનો અથવા લોકો) ની વધુ વિનમ્ર વ્યવસ્થાના વિકાસને અનુસરવામાં આવશે.

⦁ ઓપ્ટિકલ સ્ટ્રીમ

આ નક્કી કરવાનું છે, ચિત્રના દરેક બિંદુ માટે, તે બિંદુ ચિત્રના પ્લેન સાથે તુલનાત્મક રીતે કેવી રીતે આગળ વધી રહ્યું છે, એટલે કે, તેની સ્પષ્ટ હિલચાલ. આ ચળવળ દ્રશ્યમાં 3D બિંદુ કેવી રીતે આગળ વધી રહ્યું છે અને કેમેરા દ્રશ્ય સાથે તુલનાત્મક રીતે કેવી રીતે આગળ વધી રહ્યો છે તે બંનેનું પરિણામ છે.

⦁ દ્રશ્ય રીમેકિંગ

દ્રશ્યના એક અથવા (સામાન્ય રીતે) વધુ ચિત્રો, અથવા વિડિઓ, દ્રશ્યના 3D મોડલની નોંધણી કરતા દ્રશ્ય પ્રજનન લક્ષ્યો આપવામાં આવે છે. સૌથી સરળ કિસ્સામાં મોડેલ 3D ફોકસનો સમૂહ હોઈ શકે છે. વધુ શુદ્ધ વ્યૂહરચનાઓ કુલ 3D સપાટીનું મોડેલ બનાવે છે

⦁ છબી પુનઃનિર્માણ

ચિત્રના પુનઃનિર્માણનો મુદ્દો એ છે કે ચિત્રોમાંથી હંગામો (સેન્સર કોલાહલ, હલનચલન અસ્પષ્ટ, અને તેથી વધુ) દૂર કરવું. ધાંધલ ધમાલ દૂર કરવા માટેની સૌથી ઓછી જટિલ પદ્ધતિ એ વિવિધ પ્રકારની ચેનલો છે, ઉદાહરણ તરીકે, લો-પાસ ચેનલો અથવા મધ્યમ ચેનલો. વધુ આધુનિક વ્યૂહરચનાઓ પડોશી ચિત્રની રચનાઓ કેવી રીતે મળતી આવે છે તેના મોડેલની અપેક્ષા રાખે છે, એક મોડેલ જે તેમને હંગામાથી ઓળખે છે. પહેલા નજીકના ચિત્ર માળખાંની થોડી વારમાં ચિત્ર માહિતીની તપાસ કરીને, ઉદાહરણ તરીકે, રેખાઓ અથવા ધાર, અને પછી પરીક્ષાના પગલાથી પડોશના ડેટા પર આધારિત વિભાજનને નિયંત્રિત કરીને, હંગામો ખાલી કરાવવાની એક શ્રેષ્ઠ ડિગ્રી સામાન્ય રીતે ઓછી સાથે વિપરીત પ્રાપ્ત થાય છે. જટિલ પદ્ધતિઓ. આ ક્ષેત્રમાં એક મોડેલ તેમની પેઇન્ટિંગ છે. કેટલાક ફ્રેમવર્ક સ્વતંત્ર એપ્લિકેશનો છે જે ચોક્કસ અંદાજ અથવા માન્યતાના મુદ્દાને સંબોધિત કરે છે, જ્યારે અન્યમાં મોટી યોજનાની પેટા-વ્યવસ્થાનો સમાવેશ થાય છે જેમાં, દાખલા તરીકે, તે જ રીતે મિકેનિકલ એક્ટ્યુએટરના નિયંત્રણ માટે પેટા-ફ્રેમવર્ક, ગોઠવણી, ડેટા માહિતી આધારો, માનવ- મશીન ઈન્ટરફેસ, અને તેથી વધુ પીસી વિઝન ફ્રેમવર્કનો ચોક્કસ અમલ એ જ રીતે તેની ઉપયોગિતા પૂર્વ-નિર્ધારિત છે અથવા જો પ્રવૃત્તિ દરમિયાન તેનો કેટલોક ભાગ ખૂબ સારી રીતે શીખી શકાય છે અથવા એડજસ્ટ થઈ શકે છે તેના પર આધાર રાખે છે. અસંખ્ય પીસી વિઝનમાં નિયમિત ક્ષમતાઓ જોવા મળે છે