छवि पहचान क्यों महत्वपूर्ण है?
वेब पर लगभग 80% सामग्री दृश्य है। आप पहले से ही यह पता लगाने में सक्षम होंगे कि चित्र लेबलिंग पदार्थ तालिका के स्वामी के रूप में अपना स्थान क्यों बनाए रख सकती है। चाहे लोग हों या संगठन, एआई छवि पहचान ने ऑनलाइन दृश्यों को महत्वहीन वस्तु से अलग करना संभव बना दिया है। वहां हर साल लगभग 657 अरब तस्वीरें सावधानीपूर्वक पोस्ट की जाती हैं, जिनमें से बड़ा हिस्सा ऑनलाइन मीडिया के माध्यम से दिखाया जाता है। उन तस्वीरों का एक अच्छा हिस्सा व्यक्तियों द्वारा वस्तुओं को आगे बढ़ाना है, भले ही वे गलती से ऐसा कर रहे हों। ग्राहक निर्मित सामग्री (यूजीसी) अपनी सबसे उत्तम संरचना में ब्रांडों के लिए एक शानदार सशक्त प्रभाव है क्योंकि यह उन्नति का सबसे आदर्श प्रकार प्रदान करती है।
जब ऑनलाइन मीडिया के माध्यम से खरीदार को सूचना मिलती है तो संगठनों को सचेत करने के लिए विज्ञापन उपकरण होते हैं, हालांकि जब सोशल पोस्ट में किसी के नाम का लेबल लगाए बिना ब्रांड की उन्नति होती है तो क्या इसके बारे में कुछ नहीं कहा जाना चाहिए? यह वह स्थान है जहां एआई छवि पहचान इसके महत्व को प्रदर्शित करती है। यदि तकनीक को सही डेटासेट का ध्यान रखा जाता है, तो एआई बिना किसी स्पष्ट लेबल संदर्भ के छवि को अलग कर सकता है। ब्रांडों के लिए उनके सामाजिक नोटिसों को ट्रैक करने और उनका पालन करने के लिए परिणाम महत्वपूर्ण हैं।
छवि पहचान कैसे काम करती है?
जैसा कि हम शायद जानते हैं कि एआई तस्वीरों की खोज करने वाले वेब-आधारित मीडिया चरणों को देख सकता है और व्यापक सूचनात्मक संग्रह के साथ उनकी तुलना कर सकता है। यह उस समय प्रासंगिक चित्र चुनता है जो लोगों की तुलना में बहुत तेज़ गति से मेल खाता है। ब्रांड वेब-आधारित मीडिया के माध्यम से अपनी जैसी सामग्री खोजने के लिए चित्र स्वीकृति का उपयोग करते हैं। इसका तात्पर्य किसी ब्रांड के लोगो को अलग करना या वेब-आधारित मीडिया ग्राहकों के बीच स्वाभाविक रूप से स्थित आइटम स्थिति को समझना है। यह अनुरोध करना कि लोग इतने सारे डेटा के माध्यम से मछली पकड़ें, प्रभावी रूप से थका देने वाला होता है। सिम्युलेटेड इंटेलिजेंस मानवीय भूल पर जोर नहीं देती है, और बेजोड़ स्तरों पर सटीक परिणाम देती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चित्र पावती स्क्रीन करती है कि व्यक्ति पाठ की आवश्यकता के बिना किसी ब्रांड के बारे में क्या कह रहे हैं। ग्राहकों से संगठन का नाम टाइप करने की उम्मीद किए बिना अपने सामाजिक नोटिस का पालन करने के लिए तैयार ब्रांड एक अमूल्य स्थिति में आ जाएंगे। विशेष रूप से एआई कथित पहचानकर्ताओं के माध्यम से अपने स्वयं के ऑनलाइन समावेशन का लाभ उठाने की संभावना बहुत अधिक है और यह बेजोड़ समावेशन प्रदान करता है।
छवि पहचान के कुछ सामान्य कार्य यहां दिए गए हैं:-
शुरू से ही हमें यह तय करना होगा कि चित्र जानकारी में कोई विशेष लेख, हाइलाइट या आंदोलन शामिल है या नहीं। इस असाइनमेंट को आम तौर पर एक इंसान द्वारा दिल से और बिना प्रयास के संबोधित किया जा सकता है, फिर भी समग्र मामले के लिए पीसी दृष्टि में अभी तक पर्याप्त रूप से निपटा नहीं गया है: विवेकाधीन परिस्थितियों में आत्म-मुखर लेख। इस मुद्दे को प्रबंधित करने की वर्तमान तकनीकें केवल स्पष्ट लेखों के लिए सर्वोत्तम समाधान हो सकती हैं, उदाहरण के लिए, बुनियादी गणितीय आइटम (उदाहरण के लिए, बहुफलकीय), मानव चेहरे, मुद्रित या लिखित वर्ण, या वाहन, और स्पष्ट परिस्थितियों में, आमतौर पर सभी के रूप में चित्रित किया जाता है कैमरे की तुलना में आइटम की चमक, नींव और स्थिति की विशेषता है। पावती मुद्दे के विभिन्न वर्गीकरणों को लेखन में चित्रित किया गया है:
• वस्तु मान्यता
एक या कुछ पूर्व-निर्धारित या सीखे गए लेख या आइटम वर्गों को आम तौर पर चित्र में उनकी 2डी स्थितियों या दृश्य में 3डी मुद्राओं के साथ देखा जा सकता है।
• पहचान
किसी लेख का एक व्यक्तिगत मामला माना जाता है। मॉडल किसी विशेष व्यक्ति के चेहरे या विशिष्ट चिह्न, या किसी विशेष वाहन की आईडी का विशिष्ट प्रमाण हैं।
• पता लगाना
किसी विशेष स्थिति के लिए चित्र जानकारी की जांच की जाती है। मॉडल नैदानिक चित्रों में संभावित अजीब कोशिकाओं या ऊतकों की खोज या एक क्रमादेशित सड़क लागत ढांचे में वाहन की पहचान हैं। अपेक्षाकृत सरल और त्वरित गणनाओं पर आधारित खोज का उपयोग दिलचस्प चित्र जानकारी के अधिक छोटे क्षेत्रों को खोजने के लिए किया जाता है, जिन्हें सही अनुवाद बनाने के लिए अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से अनुरोधित रणनीतियों द्वारा तोड़ा जा सकता है।
स्वीकृति पर निर्भर कुछ विशेष उपक्रम मौजूद हैं, उदाहरण के लिए,
• सामग्री-आधारित चित्र पुनर्प्राप्ति
यहां चित्रों की एक बड़ी व्यवस्था में सभी चित्रों की खोज की गई है जिनमें एक विशेष पदार्थ है। पदार्थ को अप्रत्याशित तरीके से निर्धारित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए जहां तक एक वस्तुनिष्ठ चित्र के सापेक्ष समानता की बात है (मुझे चित्र X जैसी सभी तस्वीरें दें), या जहां तक पाठ इनपुट के रूप में दिए गए महत्वपूर्ण स्तर के खोज मानकों की बात है (मुझे सभी तस्वीरें दें जिनमें असंख्य घर, सर्दियों के दौरान लिए जाते हैं, और उनमें कोई वाहन नहीं होता है)।
• मुद्रा मूल्यांकन
हमें कैमरे की तुलना में किसी विशेष वस्तु की स्थिति या दिशा का आकलन करना होता है। इस रणनीति के लिए एक मॉडल एप्लिकेशन एक रोबोट को यांत्रिक उत्पादन प्रणाली परिस्थिति में परिवहन लाइन से वस्तुओं को पुनर्प्राप्त करने में मदद करेगा।
• ऑप्टिकल कैरेक्टर पावती
ओसीआर जो मुद्रित या मैन्युअल रूप से लिखी गई सामग्री की तस्वीरों में पात्रों को अलग कर रहा है, अधिकांश भाग के लिए एक संगठन में सामग्री को एन्कोड करने के अंतिम लक्ष्य के साथ और कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग, मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी को बदलने या ऑर्डर करने के लिए सशक्त बनाता है। वस्तुओं का पता लगाने के लिए रणनीतियाँ बनाई जाती हैं, यह पता लगाने के लिए कि उनकी कौन सी विशेषताएँ उन्हें दूसरों से अलग पहचानती हैं, और गणना की योजना बनाने के लिए जिसका उपयोग मशीन द्वारा लक्षण वर्णन करने के लिए किया जा सकता है। महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में चेहरे की पहचान, उंगली की छाप पहचानने योग्य प्रमाण, रिकॉर्ड चित्र परीक्षण, 3डी लेख मॉडल विकास, रोबोट मार्ग, और 3डी वॉल्यूमेट्रिक जानकारी का प्रतिनिधित्व/जांच शामिल है। उतार-चढ़ाव और प्रवाह अनुसंधान के मुद्दों में बायोमेट्रिक पुष्टिकरण, क्रमादेशित अवलोकन और अनुसरण, हैंडललेस एचसीआई, चेहरा प्रदर्शित करना, कम्प्यूटरीकृत वॉटरमार्किंग और ऑनलाइन अभिलेखागार के डिजाइन की जांच करना शामिल है। प्रयोगशाला के दिवंगत पूर्व छात्रों ने कलमकारी पावती, हस्ताक्षर जांच, दृश्य शिक्षण और चित्र पुनर्प्राप्ति का काम किया है।
आदर्श:
हमें यह देखना चाहिए कि किसी चित्र के विषय को पहचानने में सक्षम होने के लिए आश्चर्यजनक रूप से कुछ पिक्सेल डेटा की आवश्यकता होती है, एमआईटी विशेषज्ञ द्वारा संचालित एक समूह ने पाया है। यह रहस्योद्घाटन ऑनलाइन चित्रों के यंत्रीकृत पहचानने योग्य प्रमाण में असाधारण प्रगति को प्रेरित कर सकता है और अंततः, पीसी को लोगों की तरह देखने के लिए एक आधार प्रदान कर सकता है। विशेष रूप से संक्षिप्त चित्रण का अनुमान लगाना इंटरनेट पर अरबों चित्रों की सूची बनाना संभव बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति होगी। अब तक, छवियों को खोजने का एकमात्र तरीका उन सामग्री शिलालेखों पर निर्भर करता है जो व्यक्तियों ने प्रत्येक छवि के लिए हाथ से दर्ज किए हैं, और कई छवियों को ऐसे डेटा की आवश्यकता होती है। प्रोग्राम की गई आईडी वैसे ही छवियों को फ़ाइल करने का एक तरीका प्रदान करेगी जो व्यक्तियों को कम्प्यूटरीकृत कैमरों से अपने पीसी पर डाउनलोड करने की आवश्यकता होती है, बिना हाथ से अनुभव किए और सबटाइटल किए। इसके अलावा, अंततः यह वास्तविक मशीन दृष्टि को प्रेरित कर सकता है, जो कभी-कभी रोबोटों को अपने कैमरों से आने वाली जानकारी को छाँटने और यह पता लगाने की अनुमति दे सकता है कि वे कहाँ हैं। ताकि यदि दो चित्रों में एक तुलनीय समूहन हो [संख्याओं का], तो वे संभवतः तुलनात्मक हैं आम तौर पर एक समान लेख से, आम तौर पर एक समान व्यवस्था में बनाया गया।" यदि एक चित्र किसी शिलालेख या शीर्षक से संबंधित है, तो उस बिंदु पर अलग-अलग चित्र जो इसके गणितीय कोड का समन्वय करते हैं, संभवतः एक समान वस्तु दिखाएंगे, (उदाहरण के लिए, एक वाहन, पेड़, या व्यक्ति) इस प्रकार एक चित्र से संबंधित नाम हो सकता है दूसरों के पास चले गए। इस प्रकार चित्रों को पहचानने में "बहुत सारे चित्रों के साथ, आम तौर पर सरल गणनाएं भी वास्तव में अच्छा प्रदर्शन कर सकती हैं"।
⦁ चेहरे की पहचान
हमें एहसास है कि बायोमेट्रिक डेटा हटाने के तरीकों के रूप में चेहरा पावती प्रणाली लगातार प्रसिद्ध हो रही है। चेहरे की पहचान का बायोमेट्रिक ढांचे में एक बुनियादी हिस्सा है और यह दृश्य टोही और सुरक्षा सहित विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए आकर्षक है। विभिन्न रिपोर्टों पर चेहरे की तस्वीरों की समग्र आबादी की स्वीकार्यता के आलोक में, चेहरे की पावती में निर्णय के अत्याधुनिक बायोमेट्रिक नवाचार में बदलने की अविश्वसनीय क्षमता है।
चित्र पहचान प्रणाली
⦁ मोशन परीक्षा
कुछ असाइनमेंट गति मूल्यांकन से संबंधित होते हैं, जहां चित्र के प्रत्येक फोकस पर या 3डी दृश्य में, या यहां तक कि चित्र देने वाले कैमरे की गति का एक गेज बनाने के लिए एक चित्र अनुक्रम तैयार किया जाता है। ऐसे असाइनमेंट के उदाहरण हैं:
⦁ अहंकार आंदोलन
कैमरे द्वारा बनाए गए चित्र अनुक्रम से कैमरे की 3डी अनम्य गति (धुरी और व्याख्या) का निर्णय लेना।
⦁ ट्रैकिंग
निम्नलिखित चित्र उत्तराधिकार में रुचि फोकस या विरोध (उदाहरण के लिए, वाहन या लोग) की (आम तौर पर) अधिक मामूली व्यवस्था के विकास का अनुसरण करेगा।
⦁ ऑप्टिकल स्ट्रीम
इसका उद्देश्य चित्र के प्रत्येक बिंदु के लिए यह तय करना है कि वह बिंदु चित्र तल की तुलना में किस प्रकार गति कर रहा है, अर्थात उसकी स्पष्ट गति। यह गतिविधि इस बात का परिणाम है कि तुलना करने वाला 3डी बिंदु दृश्य में कैसे घूम रहा है और कैमरा दृश्य के साथ तुलनात्मक रूप से कैसे घूम रहा है।
⦁ दृश्य का पुनर्निर्माण
किसी दृश्य या वीडियो की एक या (आमतौर पर) अधिक तस्वीरें देखते हुए, दृश्य पुनरुत्पादन का लक्ष्य दृश्य का 3डी मॉडल दर्ज करना होता है। सबसे आसान स्थिति में मॉडल 3डी फ़ोकस का एक समूह हो सकता है। अधिक परिष्कृत रणनीतियाँ कुल 3D सतह मॉडल तैयार करती हैं
⦁ छवि पुनर्निर्माण
चित्र के पुनर्निर्माण का उद्देश्य चित्रों से हलचल (सेंसर का शोर, गति का अस्पष्ट होना, इत्यादि) को दूर करना है। शोर निष्कासन के लिए सबसे कम जटिल बोधगम्य पद्धति विभिन्न प्रकार के चैनल हैं, उदाहरण के लिए, कम-पास चैनल या मध्य चैनल। अधिक आधुनिक रणनीतियाँ एक मॉडल की अपेक्षा करती हैं कि पड़ोस की चित्र संरचनाएँ किस प्रकार मिलती-जुलती हैं, एक ऐसा मॉडल जो उन्हें हलचल से पहचानता है। पहले आस-पास की छवि संरचनाओं, जैसे रेखाओं या किनारों, में छवि डेटा की जांच करके, और फिर परीक्षण चरण से पड़ोस डेटा पर अलग निर्भरता को नियंत्रित करके, शोर निकासी की एक बेहतर डिग्री की तुलना आमतौर पर कम से की जाती है जटिल पद्धतियाँ. इस क्षेत्र में एक मॉडल उनकी पेंटिंग है। कुछ ढाँचे स्वतंत्र अनुप्रयोग हैं जो किसी विशेष अनुमान या मान्यता मुद्दे को संबोधित करते हैं, जबकि अन्य में एक बड़ी योजना की उप-व्यवस्था शामिल होती है, उदाहरण के लिए, इसमें मैकेनिकल एक्चुएटर्स, व्यवस्था, डेटा सूचना आधार, मानव- के नियंत्रण के लिए उप-ढांचे भी शामिल होते हैं। मशीन इंटरफेस, और इसी तरह पीसी विज़न फ्रेमवर्क का विशिष्ट निष्पादन भी इस पर निर्भर करता है कि क्या इसकी उपयोगिता पूर्व-निर्धारित है या यदि इसका कुछ हिस्सा गतिविधि के दौरान बहुत अच्छी तरह से सीखा या समायोजित किया जा सकता है। हालाँकि, नियमित क्षमताएँ हैं जो कई पीसी दृष्टि में पाई जाती हैं