ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ಸುಮಾರು 80 ಪ್ರತಿಶತ ವಿಷಯವು ದೃಶ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇಮೇಜ್ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ವಿಷಯ ಕೋಷ್ಟಕದ ರಾಜನಾಗಿ ಅದರ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಏಕೆ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಅದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಆಗಿರಲಿ, AI ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಕನಿಷ್ಟ ಗಡಿಬಿಡಿಯೊಂದಿಗೆ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿದೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ಸುಮಾರು 657 ಶತಕೋಟಿ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಆ ಚಿತ್ರಗಳ ಉತ್ತಮ ಭಾಗವು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುವ ಜನರು, ಅವರು ತಿಳಿಯದೆ ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಬಳಕೆದಾರ-ರಚಿಸಿದ ವಿಷಯ (UGC) ಅದರ ಶುದ್ಧ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಉತ್ತಮ ರೀತಿಯ ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಉಲ್ಲೇಖ ಇದ್ದಾಗ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸಲು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳಿವೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾರೊಬ್ಬರೂ ತಮ್ಮ ಹೆಸರನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳ ಪ್ರಚಾರ ಯಾವಾಗ ನಡೆಯುತ್ತದೆ? ಇಲ್ಲಿಯೇ AI ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟ್ಯಾಗ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಲ್ಲದೆ AI ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಬ್ರಾಂಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯವಾಗಿವೆ.
ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ AI ಫೋಟೋಗಳಿಗಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ನಂತರ ಅದು ಮಾನವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ವಿಷಯವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅಂದರೆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಲೋಗೋವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಸಾವಯವವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾದ ಉತ್ಪನ್ನದ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಇಷ್ಟೊಂದು ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಕ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಟ್ರಾಲ್ ಮಾಡಲು ಕೇಳುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಆಯಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. AI ಮಾನವ ದೋಷದ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಾಟಿಯಿಲ್ಲದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. AI ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಜನರು ಪಠ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಬಗ್ಗೆ ಏನು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಕಂಪನಿಯ ಹೆಸರನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡದೆಯೇ ತಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಅನುಕೂಲಕರ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. AI ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಟಿಯಿಲ್ಲದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕೆಲವು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:-
ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾವು ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಥವಾ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೊದಲಿಗೆ ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೃಢವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪ್ರಯತ್ನವಿಲ್ಲದೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ತೃಪ್ತಿಕರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ: ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಸ್ತುಗಳು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳು ಸರಳವಾದ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವಸ್ತುಗಳು (ಉದಾ, ಪಾಲಿಹೆಡ್ರಾ), ಮಾನವ ಮುಖಗಳು, ಮುದ್ರಿತ ಅಥವಾ ಕೈಬರಹದ ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಕ್ಯಾಮೆರಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಸ್ತುವಿನ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಬೆಳಕು, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮತ್ತು ಭಂಗಿ. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ:
• ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಒಂದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಥವಾ ಕಲಿತ ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅವುಗಳ 2D ಸ್ಥಾನಗಳು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ 3D ಭಂಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ.
• ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ವಸ್ತುವಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖ ಅಥವಾ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಾಹನವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಪತ್ತೆ
ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಗಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಅಸಹಜ ಜೀವಕೋಶಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಗಾಂಶಗಳ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರಸ್ತೆ ಟೋಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ವಾಹನವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಉದಾಹರಣೆಗಳು. ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಗಣನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸರಿಯಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬೇಡಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹಲವಾರು ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
• ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಗುರಿಯ ಚಿತ್ರ (ಚಿತ್ರ X ಗೆ ಹೋಲುವ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನನಗೆ ನೀಡಿ), ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಂತೆ ನೀಡಲಾದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಹುಡುಕಾಟ ಮಾನದಂಡಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ (ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನನಗೆ ನೀಡಿ ಅನೇಕ ಮನೆಗಳನ್ನು ಚಳಿಗಾಲದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕಾರುಗಳಿಲ್ಲ).
• ಪೋಸ್ ಅಂದಾಜು
ಕ್ಯಾಮೆರಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಾನ ಅಥವಾ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನಾವು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕು. ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಲೈನ್ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಕನ್ವೇಯರ್ ಬೆಲ್ಟ್‌ನಿಂದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು ಈ ತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
• ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಕ್ಷರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಒಸಿಆರ್ ಇದು ಮುದ್ರಿತ ಅಥವಾ ಕೈಬರಹದ ಪಠ್ಯದ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಮತ್ತು ಮಿಚಿಗನ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಅಥವಾ ಸೂಚಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. "ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (PRIP) ಲ್ಯಾಬ್ ಫ್ಯಾಕಲ್ಟಿ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು, ಅವುಗಳ ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಇತರರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರದಿಂದ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಇಮೇಜ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, 3D ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡೆಲ್ ನಿರ್ಮಾಣ, ರೋಬೋಟ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು 3D ವಾಲ್ಯೂಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ/ಪರಿಶೋಧನೆ ಸೇರಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಢೀಕರಣ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಲೆಸ್ HCI, ಫೇಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಡಿಜಿಟಲ್ ವಾಟರ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪದವೀಧರರು ಕೈಬರಹ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸಹಿ ಪರಿಶೀಲನೆ, ದೃಶ್ಯ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ.
⦁ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾರ್ವಜನಿಕರು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದರಿಂದ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಲು ಉತ್ತಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
⦁ ಚಲನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಗಳು ಚಲನೆಯ ಅಂದಾಜಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಅಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ಪ್ರತಿ ಬಿಂದುಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ 3D ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕ್ಯಾಮರಾದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ವೇಗದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಚಿತ್ರದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:
⦁ ಅಹಂಕಾರ ಚಲನೆ
ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಕ್ಯಾಮರಾದ 3D ರಿಜಿಡ್ ಮೋಷನ್ (ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುವಾದ) ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು.
⦁ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್
ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಚಿತ್ರದ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ) ಆಸಕ್ತಿಯ ಬಿಂದುಗಳ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಾಹನಗಳು ಅಥವಾ ಮಾನವರು) ಸಣ್ಣ ಸೆಟ್‌ಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ.
⦁ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಹರಿವು
ಚಿತ್ರದ ಪ್ರತಿ ಬಿಂದುವಿಗೆ, ಚಿತ್ರದ ಸಮತಲಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಆ ಬಿಂದು ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆ, ಅಂದರೆ ಅದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಚಲನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು. ಈ ಚಲನೆಯು ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಅನುಗುಣವಾದ 3D ಪಾಯಿಂಟ್ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕ್ಯಾಮರಾ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ.
⦁ ದೃಶ್ಯ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ
ದೃಶ್ಯದ ಒಂದು ಅಥವಾ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ದೃಶ್ಯ ಮರುನಿರ್ಮಾಣವು ದೃಶ್ಯದ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸರಳವಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು 3D ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ 3D ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ
⦁ ಚಿತ್ರ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ
ಚಿತ್ರ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯ ಗುರಿಯು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಶಬ್ದವನ್ನು (ಸಂವೇದಕ ಶಬ್ದ, ಚಲನೆಯ ಮಸುಕು, ಇತ್ಯಾದಿ) ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಾಗಿದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮೀಡಿಯನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಶಬ್ದ ತೆಗೆಯುವಿಕೆಗೆ ಸರಳವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ, ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಶಬ್ದದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ರೇಖೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಚುಗಳಂತಹ ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೊದಲು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಹಂತದಿಂದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸರಳವಾದ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಉತ್ತಮ ಮಟ್ಟದ ಶಬ್ದ ತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಅವರ ಚಿತ್ರಕಲೆ. ಕೆಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಪನ ಅಥವಾ ಪತ್ತೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅದ್ವಿತೀಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಇತರವುಗಳು ದೊಡ್ಡ ವಿನ್ಯಾಸದ ಉಪ-ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಚೋದಕಗಳು, ಯೋಜನೆ, ಮಾಹಿತಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಉಪ-ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಸಂಪರ್ಕಸಾಧನಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅದರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಅದರ ಕೆಲವು ಭಾಗವನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಬಹುದು ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿವೆ.
ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
AI ಗಿಂತ ಮೊದಲು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಇತ್ತು. ಆದರೂ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಂಶವು ವಸ್ತು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದನ್ನು ಪೋಷಿಸಲು ಡೇಟಾ ಇದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. AI ಯ ಎಲ್ಲಾ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಸರಳವಾದ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲ. ದೃಶ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಎರಡನೆಯದು; ಇದು ನಾವು ಚಿಕ್ಕ ವಯಸ್ಸಿನಿಂದಲೇ ಮಾಡಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರವನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲ. ಆ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, AI ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (CNN). CNN ಎನ್ನುವುದು ಪರಸ್ಪರ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನಿಕಟವಾಗಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿಸಿರುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ ವಸ್ತು ಅಥವಾ ಮುಖವು ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
AI ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನು ಹಣಗಳಿಸಲು ನೋಡುತ್ತಿರುವ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು, ಅದರ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತವೆ. ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳು ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ದೊಡ್ಡ ವಿಷಯವಾಗಲಿವೆ ಮತ್ತು AI ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅವುಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಜನರನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಲ್ಲ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರು ಅವರಿಗೆ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗದಂತೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರಿಗೆ ಹಲವಾರು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಇತರ ಚಲಿಸುವ ವಾಹನಗಳು, ಸೈಕ್ಲಿಸ್ಟ್‌ಗಳು, ಜನರು - ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಅನುಭವಿ ಚಾಲಕನು ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರಿಗೆ ರಸ್ತೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. 2020 ರಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳು ರಸ್ತೆಗಿಳಿಯುವ ಮೊದಲು ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳಿವೆ. ಆದರೆ ವಾಹನ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಕಿಕ್-ಇನ್ ಮಾಡಿದಾಗ, AI ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಚಾಲಕರಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
⦁ ಚಿತ್ರ-ಸ್ವಾಧೀನ
ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಮೇಜ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಇಮೇಜ್ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಬೆಳಕಿನ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂವೇದಕಗಳು, ಟೊಮೊಗ್ರಫಿ ಸಾಧನಗಳು, ರೇಡಾರ್, ಅಲ್ಟ್ರಾ-ಸಾನಿಕ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದಕದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ 2D ಚಿತ್ರ, 3D ಪರಿಮಾಣ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದೆ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (ಬೂದು ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳು) ಬೆಳಕಿನ ತೀವ್ರತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸೋನಿಕ್ ಅಥವಾ ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ಅಲೆಗಳ ಆಳ, ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಫಲನ, ಅಥವಾ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯರ್ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್‌ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಭೌತಿಕ ಅಳತೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು.
⦁ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ:
ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು, ವಿಧಾನದಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಕೆಲವು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಅದು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ
1. ಚಿತ್ರದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮರು-ಮಾದರಿ.
2. ಸಂವೇದಕ ಶಬ್ದವು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಶಬ್ದ ಕಡಿತ.
3. ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ವರ್ಧನೆ.
4. ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸ್ಕೇಲ್-ಸ್ಪೇಸ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ.
⦁ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ:
ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿನ ಚಿತ್ರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ರೇಖೆಗಳು, ಅಂಚುಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖೆಗಳು
ಮೂಲೆಗಳು, ಬ್ಲಾಬ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಂತಹ ಸ್ಥಳೀಕರಿಸಿದ ಆಸಕ್ತಿಯ ಬಿಂದುಗಳು. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ವಿನ್ಯಾಸ, ಆಕಾರ ಅಥವಾ ಚಲನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು.
⦁ ಪತ್ತೆ/ವಿಭಾಗ:
ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕೆಲವು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಯಾವ ಇಮೇಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಚಿತ್ರದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ
1. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಸಕ್ತಿಯ ಬಿಂದುಗಳ ಆಯ್ಕೆ
2. ಆಸಕ್ತಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಅಥವಾ ಬಹು ಚಿತ್ರ ಪ್ರದೇಶಗಳ ವಿಭಾಗ.
⦁ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ:
ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಗುಂಪಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬಿಂದುಗಳ ಸೆಟ್ ಅಥವಾ ಅನಿಮೇಜ್ ಪ್ರದೇಶವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉಳಿದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಇದರೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
1. ಡೇಟಾವು ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲನೆ.
2. ವಸ್ತುವಿನ ಭಂಗಿ ಅಥವಾ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಸೈಜ್‌ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಅಂದಾಜು.
3. ಪತ್ತೆಯಾದ ವಸ್ತುವನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು.ಆದ್ದರಿಂದ, ಇಮೇಜ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ಗುರುತಿನ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು AI ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಚಿತ್ರಣದ ತಡೆರಹಿತ ಭವಿಷ್ಯ
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸುಧಾರಿಸಿದಂತೆ, ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಲೋಬ್‌ಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ವ್ಲಾಡಿಮಿರ್ ಪಾವ್ಲೋವ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, "ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಗಣಿತದ ಆಧಾರವು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡವು. ಈಗಾಗಲೇ, ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲಗಳು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಎಳೆತ ತಡೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಸಂವಹನದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುವಾಗ, ನಾವು ನೋಡುವ ಅನೇಕ ಚಿತ್ರಗಳ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ನಿಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ.