ហេតុអ្វីបានជាការទទួលស្គាល់រូបភាពសំខាន់?
ប្រហែល 80% នៃសារធាតុនៅលើគេហទំព័រគឺមើលឃើញ។ អ្នកនឹងអាចចាប់ផ្តើមស្វែងយល់អំពីមូលហេតុដែលការដាក់ស្លាករូបភាពអាចរក្សាកន្លែងរបស់វាជាម្ចាស់តារាងសារធាតុ។ មិនថាវាជាមនុស្ស ឬអង្គការនោះទេ ការទទួលស្គាល់រូបភាព AI បានធ្វើឱ្យវាអាចយល់បានក្នុងការបែងចែករូបភាពតាមអ៊ីនធឺណិតជាមួយនឹងវត្ថុដែលមិនសំខាន់។ មានរូបថតប្រហែល 657 ពាន់លានសន្លឹកដែលបានបង្ហោះជារៀងរាល់ឆ្នាំដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ដោយផ្នែកធំជាងនេះបង្ហាញតាមរយៈប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយអនឡាញ។ បំណែកដ៏សមរម្យនៃរូបភាពទាំងនោះគឺជាបុគ្គលដែលឈានមុខគេ ដោយមិនគិតពីថាតើពួកគេកំពុងធ្វើដូច្នេះដោយចៃដន្យនោះទេ។ មាតិកាដែលផលិតដោយអតិថិជន (UGC) នៅក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធដ៏ល្អឥតខ្ចោះបំផុតរបស់វាគឺជាឥទ្ធិពលផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដ៏ត្រចះត្រចង់សម្រាប់ម៉ាកនានា ព្រោះវាផ្តល់នូវភាពជឿនលឿនដ៏ប្រសើរបំផុត។
មានឧបករណ៍ផ្សាយពាណិជ្ជកម្មដល់អង្គការរោទិ៍ នៅពេលមានការជូនដំណឹងអ្នកទិញតាមរយៈប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយអនឡាញ ប៉ុន្តែតើមិនគួរនិយាយអំពីពេលដែលការរីកចំរើនម៉ាកយីហោកើតឡើងដោយមិនមាននរណាម្នាក់ដាក់ស្លាកឈ្មោះរបស់ពួកគេនៅក្នុងប្រកាសសង្គមទេ? នេះគឺជាកន្លែងដែលការទទួលស្គាល់រូបភាព AI បង្ហាញពីតម្លៃរបស់វា។ ក្នុងឱកាសបិទដែលបច្ចេកវិទ្យាត្រូវបានយកចិត្តទុកដាក់លើសំណុំទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ AI អាចបែងចែករូបភាពដោយមិនមានស្លាកសញ្ញាច្បាស់លាស់។ លទ្ធផលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ម៉ាកយីហោដើម្បីតាមដាន និងធ្វើតាមការជូនដំណឹងសង្គមរបស់ពួកគេ។
តើការទទួលស្គាល់រូបភាពដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
ដូចដែលយើងប្រហែលជាបានដឹងហើយថា AI អាចរកមើលតាមរយៈដំណាក់កាលប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយដែលមានមូលដ្ឋានលើបណ្តាញ ដើម្បីស្វែងរករូបថត និងប្រៀបធៀបពួកវាជាមួយនឹងការប្រមូលព័ត៌មានទូលំទូលាយ។ វានៅចំណុចនោះជ្រើសរើសរូបភាពដែលពាក់ព័ន្ធដែលត្រូវគ្នានឹងអត្រាមួយលឿនជាងមនុស្សអាចធ្វើបាន។ ម៉ាកយីហោប្រើប្រាស់ការទទួលស្គាល់រូបភាពដើម្បីស្វែងរកខ្លឹមសារដូចរបស់ពួកគេតាមរយៈប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយតាមគេហទំព័រ។ នោះបង្កប់ន័យការបែងចែកស្លាកសញ្ញារបស់ម៉ាក ឬដឹងពីស្ថានភាពធាតុដែលមានទីតាំងដោយធម្មជាតិក្នុងចំណោមអតិថិជនប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយតាមគេហទំព័រ។ ការស្នើសុំឱ្យមនុស្សស្ទូចត្រីតាមរយៈទិន្នន័យច្រើនយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពធ្វើឱ្យមានការនឿយហត់។ ភាពវៃឆ្លាតដែលបានក្លែងធ្វើមិនសង្កត់ធ្ងន់លើកំហុសឆ្គងរបស់មនុស្សទេ ហើយផ្តល់លទ្ធផលពិតប្រាកដក្នុងកម្រិតដែលមិនអាចប្រៀបផ្ទឹមបាន។ ការទទួលស្គាល់រូបភាពបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត បង្ហាញនូវអ្វីដែលបុគ្គលកំពុងនិយាយអំពីម៉ាក ដោយគ្មានតម្រូវការសម្រាប់អត្ថបទ។ ម៉ាកដែលត្រៀមខ្លួនដើម្បីធ្វើតាមការជូនដំណឹងសង្គមរបស់ពួកគេដោយគ្មានអតិថិជនដែលរំពឹងថានឹងវាយបញ្ចូលឈ្មោះរបស់ស្ថាប័ននឹងក្លាយទៅជាទីតាំងដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបាន។ លទ្ធភាពក្នុងការទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីការរួមបញ្ចូលលើអ៊ីនធឺណិតផ្ទាល់របស់ពួកគេតាមរយៈឧបករណ៍កំណត់អត្តសញ្ញាណដែលយល់ឃើញរបស់ AI គឺធំធេងណាស់ ហើយផ្តល់នូវការរួមបញ្ចូលដែលមិនមានតម្លៃ។
នេះគឺជាកិច្ចការទូទៅមួយចំនួននៃការទទួលស្គាល់រូបភាព៖ -
តាំងពីដើមដំបូង យើងត្រូវសម្រេចចិត្តថាតើព័ត៌មានរូបភាពមានអត្ថបទ បន្លិច ឬចលនាជាក់លាក់ខ្លះ។ ការចាត់តាំងនេះជាធម្មតាអាចត្រូវបានដោះស្រាយដោយបេះដូង និងដោយគ្មានការប្រឹងប្រែងដោយមនុស្ស ប៉ុន្តែមិនទាន់ត្រូវបានដោះស្រាយឱ្យបានគ្រប់គ្រាន់នៅក្នុងចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រសម្រាប់ករណីទាំងមូល៖ អត្ថបទអះអាងដោយខ្លួនឯងក្នុងកាលៈទេសៈសម្រេចចិត្ត។ បច្ចេកទេសបច្ចុប្បន្នសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងបញ្ហានេះអាចដោះស្រាយបានល្អបំផុតសម្រាប់តែអត្ថបទជាក់លាក់ប៉ុណ្ណោះ ឧទាហរណ៍ ធាតុគណិតវិទ្យាជាមូលដ្ឋាន (ឧ. ពហុហេដរ៉ាល់) មុខមនុស្ស តួអក្សរដែលបានបោះពុម្ព ឬចម្លង ឬយានជំនិះ និងក្នុងកាលៈទេសៈច្បាស់លាស់ ជាធម្មតាត្រូវបានពិពណ៌នាអំពីអ្វីៗទាំងអស់។ ជុំវិញការបំភ្លឺលក្ខណៈ គ្រឹះ និងឥរិយាបថរបស់ធាតុប្រៀបធៀបជាមួយកាមេរ៉ា។ ការចាត់ថ្នាក់ផ្សេងៗគ្នានៃបញ្ហាការទទួលស្គាល់ត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងការសរសេរ៖
• ការទទួលស្គាល់វត្ថុ
អត្ថបទ ឬថ្នាក់ធាតុដែលបានកំណត់ជាមុនមួយ ឬមួយចំនួនអាចត្រូវបានគេយល់ឃើញ ជាធម្មតាជាមួយនឹងស្ថានភាព 2D របស់ពួកគេនៅក្នុងរូបភាព ឬឥរិយាបថ 3D នៅក្នុងកន្លែងកើតហេតុ។
• ការកំណត់អត្តសញ្ញាណ
ករណីបុគ្គលនៃអត្ថបទមួយត្រូវបានយល់ឃើញ។ ម៉ូដែលកំពុងបែងចែកភស្តុតាងនៃមុខបុគ្គលជាក់លាក់ ឬសញ្ញាសម្គាល់តែមួយគត់ ឬលេខសម្គាល់យានយន្តជាក់លាក់ណាមួយ។
• ការរកឃើញ
ព័ត៌មានរូបភាពត្រូវបានពិនិត្យសម្រាប់លក្ខខណ្ឌជាក់លាក់មួយ។ គំរូគឺជាការរកឃើញនៃកោសិកា ឬជាលិកាចម្លែកដែលអាចយល់បាននៅក្នុងរូបភាពគ្លីនិក ឬការទទួលស្គាល់យានជំនិះនៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌតម្លៃផ្លូវដែលត្រូវបានកម្មវិធី។ Discovery អាស្រ័យលើការគណនាត្រង់ល្មម និងរហ័សគឺនៅទីនេះ ហើយនៅទីនោះត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់ការស្វែងរកស្រុកតិចតួចនៃព័ត៌មានរូបភាពគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ ដែលអាចត្រូវបានបំបែកបន្ថែមដោយយុទ្ធសាស្រ្តស្នើសុំតាមការគណនាបន្ថែមទៀតដើម្បីបង្កើតការបកប្រែត្រឹមត្រូវ។
សកម្មភាពជាក់លាក់មួយចំនួនអាស្រ័យលើការទទួលស្គាល់មានឧទាហរណ៍
• ការងើបឡើងវិញរូបភាពផ្អែកលើមាតិកា
នៅទីនេះការរកឃើញរូបភាពទាំងអស់នៅក្នុងការរៀបចំធំជាងនៃរូបភាពដែលមានសារធាតុជាក់លាក់មួយ។ សារធាតុអាចត្រូវបានកំណត់តាមរបៀបដែលមិននឹកស្មានដល់ ឧទាហរណ៍ដូចជា ភាពស្រដៀងគ្នាដែលទាក់ទងនឹងរូបភាពដែលមានគោលបំណង (ផ្តល់ឱ្យខ្ញុំនូវរូបភាពទាំងអស់ដូចជារូបភាព X) ឬតាមកម្រិតស្តង់ដារនៃការស្វែងរកកម្រិតសំខាន់ៗដែលបានផ្តល់ឱ្យជាការបញ្ចូលអត្ថបទ (ផ្តល់ឱ្យខ្ញុំនូវរូបភាពទាំងអស់ដែលមានច្រើន ផ្ទះត្រូវបានគេយកក្នុងរដូវរងារ ហើយមិនមានយានជំនិះនៅក្នុងពួកគេ)។
• ការវាយតម្លៃ
យើងត្រូវវាស់ទីតាំង ឬទិសដៅនៃអត្ថបទជាក់លាក់មួយ ប្រៀបធៀបជាមួយកាមេរ៉ា។ កម្មវិធីគំរូសម្រាប់យុទ្ធសាស្ត្រនេះនឹងជួយមនុស្សយន្តដែលយកធាតុចេញពីខ្សែដឹកជញ្ជូនក្នុងស្ថានភាពប្រព័ន្ធផលិតកម្មមេកានិច។
• ការទទួលស្គាល់តួអក្សរអុបទិក
OCR ដែលកំពុងបែងចែកតួអក្សរនៅក្នុងរូបភាពនៃខ្លឹមសារដែលបានបោះពុម្ព ឬសរសេរដោយដៃ សម្រាប់ផ្នែកភាគច្រើនជាមួយនឹងគោលដៅចុងក្រោយនៃការអ៊ិនកូដខ្លឹមសារនៅក្នុងស្ថាប័នមួយបន្ថែមទៀត និងផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់ការផ្លាស់ប្តូរ ឬបញ្ជានាយកដ្ឋានវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ និងវិស្វកម្ម សាកលវិទ្យាល័យ Michigan State ។ យុទ្ធសាស្ត្រត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីស្វែងរកវត្ថុ ស្វែងរកចំណុចសំខាន់ណាមួយដែលទទួលស្គាល់ពួកវាពីអ្នកដទៃ និងរៀបចំផែនការគណនាដែលអាចប្រើដោយម៉ាស៊ីនដើម្បីធ្វើការកំណត់លក្ខណៈ។ កម្មវិធីសំខាន់ៗរួមបញ្ចូលការទទួលស្គាល់មុខ ភស្តុតាងដែលអាចសម្គាល់បានពីចំណាប់អារម្មណ៏ម្រាមដៃ ការពិនិត្យរូបភាព ការបង្កើតគំរូអត្ថបទ 3D ផ្លូវមនុស្សយន្ត និងការតំណាង/ការស៊ើបអង្កេតព័ត៌មានបរិមាណ 3D ។ បញ្ហាស្រាវជ្រាវ Ebb និងលំហូររួមបញ្ចូលការបញ្ជាក់អំពីជីវមាត្រ ការសង្កេតតាមកម្មវិធី និងការតាមដាន HCI ដែលមិនប្រើដៃ ការបង្ហាញមុខ ការគូសទឹកតាមកុំព្យូទ័រ និងការពិនិត្យមើលការរចនានៃបណ្ណសារអនឡាញ។ អតីតនិស្សិតនៃមន្ទីរពិសោធន៍បានដោះស្រាយជាមួយនឹងការទទួលស្គាល់បុគ្គលិកលក្ខណៈ ការត្រួតពិនិត្យហត្ថលេខា ការរៀនដែលមើលឃើញ និងការស្តាររូបភាពឡើងវិញ។
ម៉ូដែល:
យើងគួរតែឃើញថា វាត្រូវការទិន្នន័យចំនួនពីរភីកសែលដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល ដើម្បីមានជម្រើសក្នុងការទទួលស្គាល់ប្រធានបទនៃរូបភាព ដែលជាក្រុមដែលបើកបរដោយអ្នកឯកទេស MIT បានរកឃើញ។ វិវរណៈនេះអាចជំរុញឱ្យមានការជឿនលឿនមិនធម្មតានៅក្នុងភស្តុតាងដែលអាចស្គាល់បានដោយមេកានិចនៃរូបភាពតាមអ៊ីនធឺណិត ហើយចុងក្រោយផ្តល់ឱ្យកុំព្យូទ័រដើម្បីមើលដូចមនុស្សដែរ។ ការបង្ហាញរូបភាពដ៏ខ្លីពិសេសមួយនឹងជាការឈានទៅមុខដ៏សំខាន់មួយឆ្ពោះទៅរកការធ្វើឱ្យវាអាចស្រមៃបានក្នុងបញ្ជីសារពើភណ្ឌរូបភាពរាប់លាននៅលើអ៊ីនធឺណិតជាលទ្ធផល។ រហូតមកដល់ពេលនេះ ការស្វែងរករូបភាពដែលឯកកោគឺអាស្រ័យលើសិលាចារឹកខ្លឹមសារដែលបុគ្គលបានបញ្ចូលដោយដៃសម្រាប់រូបភាពនីមួយៗ ហើយរូបភាពជាច្រើនត្រូវការទិន្នន័យបែបនេះ។ លេខសម្គាល់កម្មវិធីនឹងផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តក្នុងការដាក់រូបភាពដែលបុគ្គលទាញយកពីកាមេរ៉ាកុំព្យូទ័រដាក់លើកុំព្យូទ័ររបស់ពួកគេ ដោយមិនចាំបាច់មានបទពិសោធន៍ និងចំណងជើងរងនីមួយៗដោយដៃ។ ម្យ៉ាងទៀត នៅទីបំផុត វាអាចជំរុញឱ្យមានការមើលឃើញម៉ាស៊ីនពិតប្រាកដ ដែលពេលខ្លះអាចអនុញ្ញាតឱ្យមនុស្សយន្តធ្វើការតម្រៀបព័ត៌មានដែលមកពីកាមេរ៉ារបស់ពួកគេ និងតម្រៀបកន្លែងដែលពួកគេនៅ។ ដូច្នេះប្រសិនបើរូបភាពពីរមានការដាក់ជាក្រុមប្រៀបធៀប [នៃលេខ] នោះពួកគេប្រហែលជាប្រៀបធៀប។ បង្កើតចេញពីអត្ថបទស្រដៀងគ្នា ជាទូទៅមានការរៀបចំស្រដៀងគ្នា។ ប្រសិនបើរូបភាពមួយត្រូវបានទាក់ទងទៅនឹងសិលាចារឹក ឬចំណងជើង នោះរូបភាពផ្សេងគ្នាដែលសំរបសំរួលកូដគណិតវិទ្យារបស់វាប្រហែលជាបង្ហាញធាតុស្រដៀងគ្នា (ឧទាហរណ៍ យានជំនិះ ដើមឈើ ឬបុគ្គល) ដូច្នេះឈ្មោះដែលទាក់ទងនឹងរូបភាពមួយអាចជា បានផ្លាស់ប្តូរទៅអ្នកដទៃ។ "ជាមួយនឹងរូបភាពជាច្រើន សូម្បីតែការគណនាសាមញ្ញជាទូទៅអាចដំណើរការបានយ៉ាងល្អ" ក្នុងការទទួលស្គាល់រូបភាពដូច្នេះ។
⦁ ការទទួលស្គាល់មុខ
យើងដឹងថា ក្របខណ្ឌការទទួលស្គាល់មុខកំពុងទទួលបានភាពល្បីល្បាញជាបន្តបន្ទាប់ជាវិធីសាស្រ្តសម្រាប់ការលុបទិន្នន័យជីវមាត្រ។ ការទទួលស្គាល់មុខមានផ្នែកជាមូលដ្ឋាននៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌជីវមាត្រ និងទាក់ទាញសម្រាប់កម្មវិធីផ្សេងៗ រួមទាំងការឈ្លបយកការណ៍ដែលមើលឃើញ និងសុវត្ថិភាព។ ដោយមើលឃើញពីការទទួលស្គាល់ចំនួនប្រជាជនទាំងមូលនៃរូបភាពមុខនៅលើរបាយការណ៍ផ្សេងៗគ្នា ការទទួលស្គាល់មុខមានសក្តានុពលមិនគួរឱ្យជឿក្នុងការប្រែក្លាយទៅជាការច្នៃប្រឌិតជីវមាត្រចុងក្រោយនៃការសម្រេចចិត្ត។
ប្រព័ន្ធទទួលស្គាល់រូបភាព
⦁ ការពិនិត្យចលនា
កិច្ចការមួយចំនួនកំណត់ជាមួយនឹងការវាយតម្លៃចលនា ដែលការបន្តរូបភាពត្រូវបានរៀបចំឡើង ដើម្បីបង្កើតរង្វាស់ល្បឿន ទាំងការផ្តោតអារម្មណ៍នីមួយៗក្នុងរូបភាព ឬក្នុងឈុត 3D ឬសូម្បីតែកាមេរ៉ាដែលផ្តល់រូបភាព។ ករណីនៃកិច្ចការបែបនេះគឺ៖
⦁ ចលនាអត្មា
ការសម្រេចចិត្តចលនាមិនអាចបត់បែនបាន 3D ( pivot និងការបកស្រាយ) នៃកាមេរ៉ាពីរូបភាពដែលបង្កើតឡើងដោយកាមេរ៉ា។
⦁ ការតាមដាន
ខាងក្រោមនេះនឹងធ្វើតាមការវិវឌ្ឍនៃការរៀបចំតិចតួច (ជាទូទៅ) នៃការផ្តោតការចាប់អារម្មណ៍ ឬការតវ៉ា (ឧទាហរណ៍ យានជំនិះ ឬមនុស្ស) នៅក្នុងរូបភាពជាបន្តបន្ទាប់។
⦁ ស្ទ្រីមអុបទិក
នេះគឺជាការសម្រេចចិត្ត សម្រាប់ចំណុចនីមួយៗក្នុងរូបភាព តើចំណុចនោះមានការផ្លាស់ទីដោយរបៀបណាធៀបនឹងប្លង់រូបភាព ពោលគឺចលនាជាក់ស្តែងរបស់វា។ ចលនានេះគឺជាលទ្ធផលទាំងពីរអំពីរបៀបដែលចំណុច 3D កំពុងផ្លាស់ទីក្នុងកន្លែងកើតហេតុ និងរបៀបដែលកាមេរ៉ាកំពុងផ្លាស់ទីប្រៀបធៀបជាមួយកន្លែងកើតហេតុ។
⦁ ការបង្កើតឡើងវិញនូវឈុតឆាក
ដោយបានផ្តល់រូបភាពមួយ ឬ (ជាធម្មតា) បន្ថែមទៀតនៃឈុតឆាក ឬវីដេអូ ការបង្កើតឡើងវិញនូវឈុតឆាកកំណត់គោលដៅចុះឈ្មោះគំរូ 3D នៃកន្លែងកើតហេតុ។ ក្នុងករណីងាយស្រួលបំផុត គំរូអាចជាបណ្តុំនៃការផ្តោតអារម្មណ៍ 3D ។ យុទ្ធសាស្រ្តចម្រាញ់កាន់តែច្រើនបង្កើតគំរូផ្ទៃ 3D សរុប
⦁ ការបង្កើតរូបភាពឡើងវិញ
ចំណុចនៃការបង្កើតរូបភាពឡើងវិញគឺការជម្លៀសពីភាពចលាចល (ការរំញ័ររបស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ចលនាមិនច្បាស់លាស់ ហើយដូច្នេះនៅលើ) ពីរូបភាព។ វិធីសាស្រ្តដែលស្មុគ្រស្មាញតិចបំផុតសម្រាប់ការបណ្តេញចេញដោយចលាចលគឺប្រភេទផ្សេងគ្នានៃបណ្តាញ ឧទាហរណ៍ ឆានែលទាប ឬបណ្តាញកណ្តាល។ យុទ្ធសាស្ត្រទំនើបបន្ថែមទៀតរំពឹងថានឹងមានគំរូនៃរបៀបដែលរចនាសម្ព័ន្ធរូបភាពសង្កាត់ស្រដៀងនឹងគំរូដែលទទួលស្គាល់ពួកគេពីភាពចលាចល។ ដោយការស៊ើបអង្កេតព័ត៌មានរូបភាពជាដំបូងក្នុងរយៈពេលបន្តិចនៃរចនាសម្ព័ន្ធរូបភាពដែលនៅជិតនោះ ឧទាហរណ៍ បន្ទាត់ ឬគែម ហើយបន្ទាប់ពីការគ្រប់គ្រងការបំបែកអាស្រ័យលើទិន្នន័យសង្កាត់ពីជំហានពិនិត្យ កម្រិតនៃការជម្លៀសដោយភាពចលាចលជាទូទៅទទួលបានភាពផ្ទុយគ្នាតិចជាង វិធីសាស្រ្តស្មុគស្មាញ។ គំរូនៅក្នុងវិស័យនេះគឺជាគំនូររបស់ពួកគេ។ ក្របខ័ណ្ឌមួយចំនួនគឺជាកម្មវិធីឯករាជ្យដែលដោះស្រាយបញ្ហាការប៉ាន់ប្រមាណជាក់លាក់មួយ ឬការទទួលស្គាល់ ខណៈពេលដែលកម្មវិធីផ្សេងទៀតរួមមានការរៀបចំរងនៃផែនការធំជាងនេះ ដែលឧទាហរណ៍ដូចជាមានអនុក្របខណ្ឌសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងឧបករណ៍រំញោចមេកានិក ការរៀបចំ មូលដ្ឋានព័ត៌មានទិន្នន័យ man- ចំណុចប្រទាក់ម៉ាស៊ីន ហើយដូច្នេះនៅលើការអនុវត្តជាក់លាក់នៃក្របខ័ណ្ឌចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រក៏ពឹងផ្អែកលើប្រសិនបើអត្ថប្រយោជន៍របស់វាត្រូវបានកំណត់ជាមុន ឬប្រសិនបើបំណែកខ្លះរបស់វាយ៉ាងល្អអាចត្រូវបានសិក្សា ឬកែតម្រូវក្នុងអំឡុងពេលសកម្មភាព។ វាមាន សមត្ថភាពធម្មតាដែលត្រូវបានរកឃើញនៅក្នុងចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រជាច្រើន។