ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸುಮಾರು 80% ವಸ್ತುವು ದೃಶ್ಯವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರದ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ವಸ್ತುವಿನ ಟೇಬಲ್‌ನ ಅಧಿಪತಿಯಾಗಿ ತನ್ನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಏಕೆ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಇದು ಜನರು ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, AI ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಅತ್ಯಲ್ಪ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ಸುಮಾರು 657 ಶತಕೋಟಿ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವನ್ನು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮಾಧ್ಯಮದ ಮೂಲಕ ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆ ಚಿತ್ರಗಳ ಒಂದು ಯೋಗ್ಯವಾದ ತುಣುಕು ಅವರು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆಯೇ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಪ್ರೊಡ್ಯೂಡ್ ಕಂಟೆಂಟ್ (UGC) ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾದ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅದ್ಭುತವಾದ ಸಬಲೀಕರಣದ ಪ್ರಭಾವವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಆದರ್ಶವಾದ ರೀತಿಯ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮಾಧ್ಯಮದ ಮೂಲಕ ಖರೀದಿದಾರರ ಸೂಚನೆ ಬಂದಾಗ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಲು ಜಾಹೀರಾತು ಸಾಧನಗಳಿವೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾರೂ ತಮ್ಮ ಹೆಸರನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದೆ ಬ್ರಾಂಡ್‌ಗಳ ಪ್ರಗತಿಯು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಏನಾದರೂ ಹೇಳಬೇಕಲ್ಲವೇ? AI ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುವ ಅವಕಾಶದಲ್ಲಿ, AI ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಲೇಬಲ್ ಉಲ್ಲೇಖವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅನುಸರಿಸಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ.

ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ನಾವು ಬಹುಶಃ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ AI ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾಧ್ಯಮ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಜನರು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾಧ್ಯಮದ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ವಿಷಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ಚಿತ್ರ ಸ್ವೀಕೃತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅದು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಲೋಗೋವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಅಥವಾ ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾಧ್ಯಮ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುವ ಐಟಂ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂತಹ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾದ ಮೂಲಕ ಜನರು ಮೀನು ಹಿಡಿಯಲು ವಿನಂತಿಸುವುದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ದಣಿದಿದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮಾನವನ ಪ್ರಮಾದದ ಮೇಲೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸರಿಸಾಟಿಯಿಲ್ಲದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಚಿತ್ರ ಸ್ವೀಕೃತಿಯು ಪಠ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಬಗ್ಗೆ ಏನು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೆಸರನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸದೆಯೇ ತಮ್ಮ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತವೆ. AI ಗ್ರಹಿಸಿದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸೇರ್ಪಡೆಯ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯು ಅಪಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ರತಿಮ ಸೇರ್ಪಡೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:-

ಚಿತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಯು ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇಖನ, ಹೈಲೈಟ್ ಅಥವಾ ಚಲನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾವು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಈ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೃತ್ಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮಾನವನು ಶ್ರಮವಿಲ್ಲದೆ ತಿಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ PC ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಸಾಕಷ್ಟು ನಿಭಾಯಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ: ವಿವೇಚನೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ-ದೃಢೀಕರಣದ ಲೇಖನಗಳು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ತಂತ್ರಗಳು ಕೇವಲ ಸ್ಪಷ್ಟ ಲೇಖನಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂಲಭೂತ ಗಣಿತದ ವಸ್ತುಗಳು (ಉದಾ, ಬಹುಹೆಡ್ರಲ್), ಮಾನವ ಮುಖಗಳು, ಮುದ್ರಿತ ಅಥವಾ ನಕಲು ಮಾಡಲಾದ ಅಕ್ಷರಗಳು, ಅಥವಾ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ ಕ್ಯಾಮರಾದೊಂದಿಗೆ ಐಟಂ ತುಲನಾತ್ಮಕ ಹೊಳಪು, ಅಡಿಪಾಯ ಮತ್ತು ಭಂಗಿಯ ಸುತ್ತಲೂ. ಸ್ವೀಕೃತಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ವಿವಿಧ ವಿಂಗಡಣೆಗಳನ್ನು ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ:

• ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಒಂದು ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಅಥವಾ ಕಲಿತ ಲೇಖನಗಳು ಅಥವಾ ಐಟಂ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ 2D ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿನ 3D ಭಂಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು.

• ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಲೇಖನದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮುಖ ಅಥವಾ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುರುತು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಾಹನದ ID ಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪುರಾವೆಗಳಾಗಿವೆ.

• ಪತ್ತೆ

ಚಿತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಲ್ಪಿಸಬಹುದಾದ ವಿಚಿತ್ರ ಜೀವಕೋಶಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಗಾಂಶಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಅಥವಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ರಸ್ತೆ ವೆಚ್ಚದ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ವಾಹನವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಮಧ್ಯಮ ನೇರವಾದ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಚಿತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧಾರಣ ಜಿಲ್ಲೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಇಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸರಿಯಾದ ಭಾಷಾಂತರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿನಂತಿಯ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಒಡೆಯಬಹುದು.

ಸ್ವೀಕೃತಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾದ ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ,

• ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ

ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ವಸ್ತುವನ್ನು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಚಿತ್ರ (ಚಿತ್ರ X ನಂತಹ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನನಗೆ ನೀಡಿ), ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಂತೆ ನೀಡಲಾದ ಗಮನಾರ್ಹ ಮಟ್ಟದ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮಾನದಂಡಗಳವರೆಗೆ (ನನಗೆ ಹಲವಾರು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡಿ. ಮನೆಗಳನ್ನು ಚಳಿಗಾಲದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ವಾಹನಗಳಿಲ್ಲ).

• ಪೋಸ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ನಾವು ಕ್ಯಾಮೆರಾದೊಂದಿಗೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇಖನದ ಸ್ಥಾನ ಅಥವಾ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮಾದರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಸಾರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದಿಂದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ರೋಬೋಟ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

• ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಕ್ಷರ ಸ್ವೀಕೃತಿ

OCR ಇದು ಮುದ್ರಿತ ಅಥವಾ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆಯಲಾದ ವಿಷಯದ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವು ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಮಿಚಿಗನ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅಥವಾ ಆದೇಶಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಅವುಗಳ ಯಾವ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಇತರರಿಂದ ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರದಿಂದ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಹತ್ವದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮುಖದ ಸ್ವೀಕೃತಿ, ಫಿಂಗರ್ ಇಂಪ್ರೆಷನ್ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಪುರಾವೆ, ರೆಕಾರ್ಡ್ ಚಿತ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆ, 3D ಲೇಖನ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ರೋಬೋಟ್ ಮಾರ್ಗ ಮತ್ತು 3D ವಾಲ್ಯೂಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ/ತನಿಖೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಎಬ್ಬ್ ಮತ್ತು ಫ್ಲೋ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ದೃಢೀಕರಣ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ, ಹ್ಯಾಂಡ್‌ಲೆಸ್ ಎಚ್‌ಸಿಐ, ಫೇಸ್ ಡಿಸ್‌ಪ್ಲೇಯಿಂಗ್, ಗಣಕೀಕೃತ ವಾಟರ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಆರ್ಕೈವ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಲ್ಯಾಬ್‌ನ ತಡವಾದ ಹಳೆಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಪೆನ್‌ಮ್ಯಾನ್‌ಶಿಪ್ ಸ್ವೀಕೃತಿ, ಸಹಿ ಪರಿಶೀಲನೆ, ದೃಶ್ಯ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಮಾದರಿ:

ಚಿತ್ರದ ವಿಷಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ಆಘಾತಕಾರಿಯಾಗಿ ಒಂದೆರಡು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಡೇಟಾ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನೋಡಬೇಕು, MIT ತಜ್ಞರು ನಡೆಸಿದ ಗುಂಪು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಪುರಾವೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಾಧಾರಣ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಜನರು ಮಾಡುವಂತೆ PC ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು, ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಶತಕೋಟಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ದಾಸ್ತಾನು ಮಾಡಲು ಕಲ್ಪಿಸುವ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಈಗಿನಂತೆ, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಏಕೈಕ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಕೈಯಿಂದ ನಮೂದಿಸಿದ ವಿಷಯ ಶಾಸನಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಅಂತಹ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ಐಡಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರೀಕೃತ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ತಮ್ಮ PC ಗಳಿಗೆ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಫೈಲ್ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಅನುಭವಿಸದೆ ಮತ್ತು ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆ ಮಾಡದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಇದು ನಿಜವಾದ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಬರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವು ಎಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಲು ಅನುಮತಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳು ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಗುಂಪನ್ನು [ಸಂಖ್ಯೆಗಳ] ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅವು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಲೇಖನದಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ. ಒಂದು ಚಿತ್ರವು ಶಾಸನ ಅಥವಾ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದರೆ, ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ಗಣಿತದ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರಗಳು ಬಹುಶಃ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಐಟಂ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಾಹನ, ಮರ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿ) ಹೀಗೆ ಒಂದು ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೆಸರು ಹೀಗಿರಬಹುದು ಇತರರಿಗೆ ತೆರಳಿದರು. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೀಗೆ ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ "ಅತ್ಯಂತ ಬಹಳಷ್ಟು ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಸಹ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ".

⦁ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ಮುಖ ಸ್ವೀಕೃತಿ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಅರಿತುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಅಂಗೀಕಾರವು ಮೂಲಭೂತ ಭಾಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ವಿಚಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖದ ಚಿತ್ರಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ವೀಕೃತಿಯ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ, ಮುಖದ ಸ್ವೀಕೃತಿಯು ನಿರ್ಧಾರದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ನಾವೀನ್ಯತೆಯಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಅದ್ಭುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

⦁ ಚಲನೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ

ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಯೋಜನೆಯು ಚಲನೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರದಲ್ಲೂ ಅಥವಾ 3D ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವ ಕ್ಯಾಮರಾದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ವೇಗದ ಗೇಜ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಚಿತ್ರದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ನಿಯೋಜನೆಗಳ ನಿದರ್ಶನಗಳು:

⦁ ಅಹಂಕಾರ ಚಲನೆ

ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಕ್ಯಾಮರಾದ 3D ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಚಲನೆಯನ್ನು (ಪಿವೋಟ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ) ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು.

⦁ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್

ಚಿತ್ರದ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ) ಆಸಕ್ತಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಭಟನೆಗಳ (ಉದಾ, ವಾಹನಗಳು ಅಥವಾ ಜನರು) ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧಾರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಗುವುದು.

⦁ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್

ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಿಂದುವಿಗೂ ಆ ಬಿಂದುವು ಚಿತ್ರದ ಸಮತಲದೊಂದಿಗೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಅಂದರೆ, ಅದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಚಲನೆ. ಈ ಆಂದೋಲನವು ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸುವ 3D ಪಾಯಿಂಟ್ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾವು ದೃಶ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ.

⦁ ದೃಶ್ಯ ರೀಮೇಕಿಂಗ್

ದೃಶ್ಯದ ಒಂದು ಅಥವಾ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ದೃಶ್ಯದ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುವ ದೃಶ್ಯ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯ ಗುರಿಗಳು. ಸುಲಭವಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು 3D ಫೋಕಸ್‌ಗಳ ಗುಂಪಾಗಿರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ತಂತ್ರಗಳು ಒಟ್ಟು 3D ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ

⦁ ಚಿತ್ರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ

ಚಿತ್ರಗಳ ಮರುನಿರ್ಮಾಣದ ಹಂತವು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಗದ್ದಲವನ್ನು (ಸೆನ್ಸಾರ್ ಗಲಾಟೆ, ಚಲನೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ, ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವು) ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವುದು. ಗದ್ದಲ ಹೊರಹಾಕುವಿಕೆಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕಲ್ಪಿಸಬಹುದಾದ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಚಾನಲ್‌ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಡಿಮೆ-ಪಾಸ್ ಚಾನಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಮ ಚಾನಲ್‌ಗಳು. ನೆರೆಹೊರೆಯ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಗಳು ಹೇಗೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಗದ್ದಲದಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಹತ್ತಿರದ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಗಳ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೆರೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಚುಗಳು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಹಂತದಿಂದ ನೆರೆಹೊರೆಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾದ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಗಲಭೆಯ ತೆರವಿನ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಧಾನಗಳು. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅವರ ಚಿತ್ರಕಲೆ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂದಾಜು ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಇತರವುಗಳು ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಯ ಉಪ-ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಆಕ್ಟಿವೇಟರ್‌ಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ, ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಡೇಟಾ ಮಾಹಿತಿ ನೆಲೆಗಳು, ಮ್ಯಾನ್- ಯಂತ್ರ ಸಂಪರ್ಕಸಾಧನಗಳು, ಮತ್ತು ಹೀಗೆ PC ವಿಷನ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಅದರ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಅದರ ಕೆಲವು ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಲಿಯಬಹುದು ಅಥವಾ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಹಲವಾರು PC ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ನಿಯಮಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಅದು ಇರಲಿ