छवि पहचान क्यों महत्वपूर्ण है?

इंटरनेट पर लगभग 80 प्रतिशत सामग्री दृश्य है। आप पहले से ही इस पर काम करना शुरू कर सकते हैं कि छवि टैगिंग सामग्री तालिका के राजा के रूप में अपना स्थान क्यों बनाए रख सकती है। चाहे व्यक्ति हों या कंपनियां, एआई छवि पहचान ने न्यूनतम परेशानी के साथ ऑनलाइन दृश्यों की पहचान करना संभव बना दिया है। हर साल लगभग 657 अरब तस्वीरें डिजिटल रूप से पोस्ट की जाती हैं, जिनमें से अधिकांश सोशल मीडिया पर दिखाई देती हैं। उन छवियों का एक बड़ा हिस्सा उत्पादों का प्रचार करने वाले लोगों का है, भले ही वे अनजाने में ऐसा कर रहे हों। उपयोगकर्ता-जनित सामग्री (यूजीसी) अपने शुद्धतम रूप में ब्रांडों के लिए एक उत्कृष्ट प्रवर्तक है क्योंकि यह सर्वोत्तम प्रकार का प्रचार प्रदान करती है।
सोशल मीडिया पर किसी उपभोक्ता का उल्लेख होने पर कंपनियों को सचेत करने के लिए विपणन उपकरण मौजूद हैं, लेकिन तब क्या होगा जब सोशल पोस्ट में किसी के नाम को टैग किए बिना ब्रांड का प्रचार किया जाता है? यहीं पर एआई छवि पहचान अपना महत्व साबित करती है। यदि तकनीक को सही डेटासेट दिया जाता है, तो एआई विशिष्ट टैग उल्लेखों के बिना एक छवि की पहचान कर सकता है। परिणाम ब्रांडों के लिए उनके सामाजिक उल्लेखों को ट्रैक करने और उनका पता लगाने के लिए अमूल्य हैं।

छवि पहचान कैसे काम करती है?

जैसा कि हम जानते हैं कि एआई तस्वीरों की तलाश में सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर खोज कर सकता है और उनकी तुलना व्यापक डेटा सेट से कर सकता है। इसके बाद यह प्रासंगिक छवि पर निर्णय लेता है जो मनुष्यों की क्षमता से कहीं अधिक तेज गति से मेल खाती है। ब्रांड सोशल मीडिया पर अपने जैसी सामग्री खोजने के लिए छवि पहचान का उपयोग करते हैं। इसका मतलब है किसी ब्रांड के लोगो की पहचान करना या सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं के बीच व्यवस्थित रूप से रखे गए उत्पाद प्लेसमेंट को पहचानना। इंसानों से इतनी सारी जानकारी खंगालने के लिए कहना आसानी से थका देने वाला हो जाता है। एआई मानवीय त्रुटि के बारे में चिंता नहीं करता है, और अद्वितीय स्तरों पर सटीक परिणाम देता है। एआई इमेज रिकग्निशन मॉनिटर करता है कि लोग टेक्स्ट की आवश्यकता के बिना किसी ब्रांड के बारे में क्या कह रहे हैं। उपयोगकर्ताओं को कंपनी का नाम टाइप किए बिना अपने सामाजिक उल्लेखों को ट्रैक करने में सक्षम ब्रांड स्वयं को लाभप्रद स्थिति में पाएंगे। केवल एआई मान्यता प्राप्त पहचानकर्ताओं के माध्यम से अपने स्वयं के ऑनलाइन कवरेज का लाभ उठाने की क्षमता बहुत बड़ी है और अद्वितीय कवरेज प्रदान करती है।

यहां छवि पहचान के कुछ विशिष्ट कार्य दिए गए हैं:-

सबसे पहले हमें यह निर्धारित करना होगा कि छवि डेटा में कोई विशिष्ट वस्तु, सुविधा या गतिविधि शामिल है या नहीं। इस कार्य को आम तौर पर मानव द्वारा मजबूती से और बिना प्रयास के हल किया जा सकता है, लेकिन सामान्य मामले के लिए कंप्यूटर दृष्टि में अभी भी संतोषजनक ढंग से हल नहीं किया गया है: मनमानी स्थितियों में मनमानी वस्तुएं। इस समस्या से निपटने के लिए मौजूदा तरीके केवल विशिष्ट वस्तुओं के लिए ही सर्वोत्तम समाधान हो सकते हैं, जैसे कि सरल ज्यामितीय वस्तुएं (उदाहरण के लिए, पॉलीहेड्रा), मानव चेहरे, मुद्रित या हाथ से लिखे अक्षर, या वाहन, और विशिष्ट स्थितियों में, आमतौर पर वर्णित शब्दों में कैमरे के सापेक्ष वस्तु की अच्छी तरह से परिभाषित रोशनी, पृष्ठभूमि और मुद्रा। साहित्य में मान्यता समस्या की विभिन्न किस्मों का वर्णन किया गया है:

• वस्तु मान्यता

एक या कई पूर्व-निर्दिष्ट या सीखी गई वस्तुओं या ऑब्जेक्ट वर्गों को आमतौर पर छवि में उनकी 2डी स्थिति या दृश्य में 3डी पोज़ के साथ पहचाना जा सकता है।

• पहचान
किसी वस्तु का एक व्यक्तिगत उदाहरण पहचाना जाता है। उदाहरण हैं किसी विशिष्ट व्यक्ति के चेहरे या फिंगरप्रिंट की पहचान, या किसी विशिष्ट वाहन की पहचान।

• पता लगाना
छवि डेटा को एक विशिष्ट स्थिति के लिए स्कैन किया जाता है। उदाहरण हैं चिकित्सा छवियों में संभावित असामान्य कोशिकाओं या ऊतकों का पता लगाना या स्वचालित सड़क टोल प्रणाली में किसी वाहन का पता लगाना। अपेक्षाकृत सरल और तेज़ गणनाओं पर आधारित जांच का उपयोग कभी-कभी दिलचस्प छवि डेटा के छोटे क्षेत्रों को खोजने के लिए किया जाता है, जिसे सही व्याख्या उत्पन्न करने के लिए अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से मांग वाली तकनीकों द्वारा आगे विश्लेषण किया जा सकता है।

मान्यता पर आधारित कई विशिष्ट कार्य मौजूद हैं, जैसे:

• सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति
यहां सभी छवियों को उन छवियों के एक बड़े सेट में खोजा जा रहा है जिनमें एक विशिष्ट सामग्री है। सामग्री को अलग-अलग तरीकों से निर्दिष्ट किया जा सकता है, उदाहरण के लिए लक्ष्य छवि के सापेक्ष समानता के संदर्भ में (मुझे छवि एक्स के समान सभी छवियां दें), या पाठ इनपुट के रूप में दिए गए उच्च-स्तरीय खोज मानदंड के संदर्भ में (मुझे वे सभी छवियां दें जिनमें शामिल हैं) कई घर सर्दियों के दौरान लिए जाते हैं, और उनमें कोई कार नहीं होती)।

• मुद्रा अनुमान
हमें कैमरे के सापेक्ष किसी विशिष्ट वस्तु की स्थिति या अभिविन्यास का अनुमान लगाना होगा। इस तकनीक के लिए एक उदाहरण अनुप्रयोग एक असेंबली लाइन स्थिति में एक कन्वेयर बेल्ट से वस्तुओं को पुनर्प्राप्त करने वाले रोबोट की सहायता करना होगा।

• ऑप्टिकल कैरेक्टर मान्यता
ओसीआर जो मुद्रित या हस्तलिखित पाठ की छवियों में वर्णों की पहचान कर रहा है, आमतौर पर पाठ को एक प्रारूप में एन्कोड करने और कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग, मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी को संपादित या अनुक्रमित करने में सक्षम बनाता है। “पैटर्न रिकग्निशन एंड इमेज प्रोसेसिंग (पीआरआईपी) लैब संकाय और छात्र पैटर्न या वस्तुओं को पहचानने के लिए मशीनों के उपयोग की जांच करते हैं। वस्तुओं को समझने, यह पता लगाने के लिए कि उनकी कौन सी विशेषताएँ उन्हें दूसरों से अलग करती हैं, और एल्गोरिदम डिज़ाइन करने के लिए तरीके विकसित किए जाते हैं जिनका उपयोग मशीन द्वारा वर्गीकरण करने के लिए किया जा सकता है। महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में चेहरा पहचान, फिंगरप्रिंट पहचान, दस्तावेज़ छवि विश्लेषण, 3डी ऑब्जेक्ट मॉडल निर्माण, रोबोट नेविगेशन, और 3डी वॉल्यूमेट्रिक डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन/अन्वेषण शामिल है। वर्तमान शोध समस्याओं में बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण, स्वचालित निगरानी और ट्रैकिंग, हैंडललेस एचसीआई, फेस मॉडलिंग, डिजिटल वॉटरमार्किंग और ऑनलाइन दस्तावेजों की संरचना का विश्लेषण करना शामिल है। लैब के हाल के स्नातकों ने लिखावट पहचान, हस्ताक्षर सत्यापन, दृश्य शिक्षण और छवि पुनर्प्राप्ति पर काम किया है।

⦁ चेहरे की पहचान
हम जानते हैं कि बायोमेट्रिक जानकारी निकालने के साधन के रूप में चेहरा पहचान प्रणाली उत्तरोत्तर लोकप्रिय होती जा रही है। बायोमेट्रिक सिस्टम में चेहरे की पहचान की महत्वपूर्ण भूमिका होती है और यह दृश्य निगरानी और सुरक्षा सहित कई अनुप्रयोगों के लिए आकर्षक है। विभिन्न दस्तावेजों पर चेहरे की छवियों की आम जनता की स्वीकृति के कारण, चेहरे की पहचान में अगली पीढ़ी की पसंद की बायोमेट्रिक तकनीक बनने की काफी संभावना है।

छवि पहचान प्रणाली

⦁ गति विश्लेषण
कई कार्य गति अनुमान से संबंधित हैं जहां एक छवि अनुक्रम को छवि के प्रत्येक बिंदु पर या 3 डी दृश्य में, या यहां तक ​​कि छवियों को बनाने वाले कैमरे के वेग का अनुमान लगाने के लिए संसाधित किया जाता है। ऐसे कार्यों के उदाहरण हैं:

⦁  अहं गति
कैमरे द्वारा निर्मित छवि अनुक्रम से कैमरे की 3डी कठोर गति (रोटेशन और अनुवाद) का निर्धारण करना।

⦁ ट्रैकिंग
छवि अनुक्रम में रुचि बिंदुओं या वस्तुओं (जैसे, वाहन या इंसान) के (आमतौर पर) छोटे समूह की गतिविधियों का अनुसरण करना ट्रैकिंग है।

⦁ ऑप्टिकल प्रवाह
इसका उद्देश्य छवि के प्रत्येक बिंदु के लिए यह निर्धारित करना है कि वह बिंदु छवि तल के सापेक्ष किस प्रकार गति कर रहा है, अर्थात उसकी स्पष्ट गति। यह गति इस बात का परिणाम है कि संबंधित 3डी बिंदु दृश्य में कैसे घूम रहा है और कैमरा दृश्य के सापेक्ष कैसे घूम रहा है।

⦁ दृश्य पुनर्निर्माण
किसी दृश्य या वीडियो की एक या (आमतौर पर) अधिक छवियों को देखते हुए, दृश्य पुनर्निर्माण का उद्देश्य दृश्य के 3डी मॉडल की गणना करना है। सरलतम स्थिति में मॉडल 3डी बिंदुओं का एक सेट हो सकता है। अधिक परिष्कृत विधियाँ एक पूर्ण 3D सतह मॉडल तैयार करती हैं

⦁ छवि बहाली
छवि पुनर्स्थापना का उद्देश्य छवियों से शोर (सेंसर शोर, गति धुंधलापन, आदि) को हटाना है। शोर हटाने के लिए सबसे सरल संभव तरीका विभिन्न प्रकार के फिल्टर हैं जैसे लो-पास फिल्टर या मीडियन फिल्टर। अधिक परिष्कृत विधियाँ एक मॉडल मानती हैं कि स्थानीय छवि संरचनाएँ कैसी दिखती हैं, एक मॉडल जो उन्हें शोर से अलग करता है। पहले स्थानीय छवि संरचनाओं, जैसे रेखाओं या किनारों के संदर्भ में छवि डेटा का विश्लेषण करके, और फिर विश्लेषण चरण से स्थानीय जानकारी के आधार पर फ़िल्टरिंग को नियंत्रित करके, सरल तरीकों की तुलना में शोर हटाने का बेहतर स्तर आमतौर पर प्राप्त किया जाता है। इस क्षेत्र में एक उदाहरण उनकी चित्रकारी है। कुछ प्रणालियाँ स्टैंड-अलोन अनुप्रयोग हैं जो एक विशिष्ट माप या पता लगाने की समस्या को हल करती हैं, जबकि अन्य एक बड़े डिज़ाइन की उप-प्रणाली का गठन करती हैं, जिसमें उदाहरण के लिए, मैकेनिकल एक्चुएटर्स, योजना, सूचना डेटाबेस, मानव- के नियंत्रण के लिए उप-प्रणालियाँ भी शामिल होती हैं। मशीन इंटरफेस, आदि। कंप्यूटर विज़न सिस्टम का विशिष्ट कार्यान्वयन इस पर भी निर्भर करता है कि क्या इसकी कार्यक्षमता पूर्व-निर्दिष्ट है या ऑपरेशन के दौरान इसके कुछ हिस्से को सीखा या संशोधित किया जा सकता है। हालाँकि, ऐसे विशिष्ट कार्य हैं जो कई कंप्यूटर विज़न प्रणालियों में पाए जाते हैं।

 

छवि पहचान के साथ गहन शिक्षा

छवि पहचान AI से पहले थी। फिर भी मशीन लर्निंग फैक्टर किसी वस्तु या व्यक्ति के चेहरे की पहचान करने के तरीकों में क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है। हालाँकि, मशीन लर्निंग केवल तभी प्रभावी होती है जब उसे फीड करने के लिए डेटा मौजूद हो। एआई के सभी स्वचालन के लिए, इसे छवियों की पहचान करने का काम करना एक साधारण अनुरोध नहीं है। दृश्यों के बारे में हमारी समझ दूसरी प्रकृति है; यह कुछ ऐसा है जिसे करने के लिए हमें छोटी उम्र से ही प्रोग्राम किया गया है। किसी मशीन से यह पूछना कोई सीधी प्रक्रिया नहीं है। उस कारण से, एआई पहचान के अधिक लोकप्रिय रूपों में से एक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) है। सीएनएन एक ऐसी विधि है जो एक दूसरे के बगल में स्थित पिक्सल पर ध्यान केंद्रित करती है। निकट स्थित छवियों के संबंधित होने की अधिक संभावना होती है, जिसका अर्थ है कि किसी वस्तु या चेहरे का अधिक पारदर्शिता वाली तस्वीर से मिलान होता है।
जबकि ब्रांड सोशल मीडिया से कमाई करना चाहते हैं, हालांकि एआई छवि पहचान से स्पष्ट लाभ होता है, इसके उपयोग के मामले कहीं अधिक गहरे हैं। ऑटोमोबाइल जगत में सेल्फ-ड्राइविंग कारें अगली बड़ी चीज़ बनने वाली हैं, और एआई इमेज रिकग्निशन तकनीक उन्हें शक्ति प्रदान करने में मदद कर रही है। एक स्व-चालित कार जो सड़क पर वस्तुओं और लोगों का पता लगा सकती है ताकि वह उनसे टकरा न जाए, यह स्वचालित रूप से नहीं होता है। जानकारीपूर्ण निर्णय लेने के लिए इसे छवियों को पहचानने की आवश्यकता है। प्रत्येक सेल्फ-ड्राइविंग कार में कई सेंसर लगे होते हैं ताकि यह अन्य चलते वाहनों, साइकिल चालकों, लोगों की पहचान कर सके - मूल रूप से कुछ भी जो खतरा पैदा कर सकता है। एक स्वचालित कार को सड़क के खतरों से उसी तरह निपटने की ज़रूरत होती है जैसे एक अनुभवी ड्राइवर करता है। 2020 में सेल्फ-ड्राइविंग कारों के सड़क पर उतरने से पहले अभी भी कुछ पहलुओं पर ध्यान देना बाकी है। लेकिन जब वाहन स्वचालन शुरू होगा, तो एआई छवि पहचान उनके सुरक्षित रूप से काम करने के पीछे प्रमुख चालकों में से एक होगी।
⦁ छवि-अर्जन
एक डिजिटल छवि एक या कई छवि सेंसर द्वारा निर्मित होती है, जिसमें विभिन्न प्रकार के प्रकाश-संवेदनशील कैमरों के अलावा, रेंज सेंसर, टोमोग्राफी उपकरण, रडार, अल्ट्रा-सोनिक कैमरे आदि शामिल होते हैं। सेंसर के प्रकार के आधार पर, परिणामी छवि डेटा एक सामान्य 2D छवि, एक 3D वॉल्यूम या एक छवि अनुक्रम है। पिक्सेल मान आमतौर पर एक या कई वर्णक्रमीय बैंड (ग्रे छवियां या रंगीन छवियां) में प्रकाश की तीव्रता के अनुरूप होते हैं, लेकिन विभिन्न भौतिक उपायों से भी संबंधित हो सकते हैं, जैसे ध्वनि या विद्युत चुम्बकीय तरंगों की गहराई, अवशोषण या परावर्तन, या परमाणु चुंबकीय अनुनाद।
⦁ पूर्व-प्रसंस्करण:
किसी विशिष्ट जानकारी को निकालने के लिए छवि डेटा पर कंप्यूटर विज़न विधि लागू करने से पहले, आमतौर पर यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा को संसाधित करना आवश्यक होता है कि यह विधि द्वारा निहित कुछ मान्यताओं को पूरा करता है। उदाहरण हैं
1. यह सुनिश्चित करने के लिए कि छवि समन्वय प्रणाली सही है, पुनः नमूनाकरण।
2. शोर में कमी यह सुनिश्चित करने के लिए कि सेंसर का शोर गलत जानकारी प्रस्तुत नहीं करता है।
3. यह सुनिश्चित करने के लिए कंट्रास्ट संवर्द्धन कि प्रासंगिक जानकारी का पता लगाया जा सकता है।
4. स्थानीय रूप से उपयुक्त पैमानों पर छवि संरचनाओं को बढ़ाने के लिए स्केल-स्पेस प्रतिनिधित्व।
⦁ फ़ीचर निष्कर्षण:
जटिलता के विभिन्न स्तरों पर छवि विशेषताएँ छवि डेटा से निकाली जाती हैं। ऐसी विशेषताओं के विशिष्ट उदाहरण रेखाएं, किनारे और लकीरें हैं
स्थानीयकृत रुचि बिंदु जैसे कि कोने, बूँदें या बिंदु। अधिक जटिल विशेषताएं बनावट, आकार या गति से संबंधित हो सकती हैं।
⦁ पता लगाना/विभाजन:
प्रसंस्करण के कुछ बिंदु पर यह निर्णय लिया जाता है कि छवि के कौन से बिंदु या क्षेत्र आगे की प्रक्रिया के लिए प्रासंगिक हैं। उदाहरण हैं
1. रुचि बिंदुओं के एक विशिष्ट सेट का चयन
2. एक या एकाधिक छवि क्षेत्रों का विभाजन जिसमें रुचि की एक विशिष्ट वस्तु शामिल है।
⦁ उच्च स्तरीय प्रसंस्करण:
इस चरण में इनपुट आम तौर पर डेटा का एक छोटा सा सेट होता है, उदाहरण के लिए बिंदुओं या एनीमेशन क्षेत्र का एक सेट जिसमें एक विशिष्ट ऑब्जेक्ट शामिल माना जाता है। उदाहरण के लिए, शेष प्रसंस्करण से संबंधित है:
1. सत्यापन कि डेटा मॉडल-आधारित और एप्लिकेशन विशिष्ट मान्यताओं को संतुष्ट करता है।
2. एप्लिकेशन विशिष्ट मापदंडों का अनुमान, जैसे ऑब्जेक्ट पोज़ या ऑब्जेक्टसाइज़।
3. किसी खोजी गई वस्तु को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करना। इसलिए, छवि प्रसंस्करण एआई को छवि की पहचान करने और छवि पहचान के अनुसार प्रतिक्रिया देने में मदद करता है।

कल्पना का एक निर्बाध भविष्य

जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होगा, छवि पहचान और भी बेहतर परिणाम देगी। लॉबस्टर में मशीन लर्निंग के प्रमुख, व्लादिमीर पावलोव कहते हैं, “वस्तु पहचान के लिए गणितीय आधार लंबे समय से मौजूद है, लेकिन कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम का उपयोग करने की तकनीकी संभावनाएं हाल ही में सामने आई हैं। पहले से ही, तंत्रिका नेटवर्क सही डिटेक्टर बनाने की अनुमति देते हैं जो मनुष्यों से बेहतर काम करने में सक्षम हैं। एक बड़ा झटका प्रशिक्षण के लिए चिह्नित छवि डेटासेट की उपस्थिति को रोकता है, लेकिन निकट भविष्य में, यह कोई समस्या नहीं होगी। कंप्यूटर विज़न इंजीनियर स्व-शिक्षण एल्गोरिदम पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं। दृश्य संचार से इतना अधिक प्रभावित भविष्य के साथ, हम जो चित्र देखते हैं उनमें से कई के पीछे छवि पहचान प्रमुख कारक होने जा रही है। वास्तविक जीवन और ऑनलाइन दोनों में।