ເປັນຫຍັງການຮັບຮູ້ຮູບພາບຈຶ່ງສຳຄັນ?
ປະມານ 80% ຂອງສານຢູ່ໃນເວັບແມ່ນເປັນສາຍຕາ. ເຈົ້າຈະສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ແລ້ວວ່າເປັນຫຍັງການຕິດສະຫຼາກຮູບພາບອາດຈະຖືສະຖານທີ່ຂອງມັນເປັນເຈົ້າຂອງຕາຕະລາງສານ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນປະຊາຊົນ ຫຼືອົງການຈັດຕັ້ງ, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບຂອງ AI ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມນຶກຄິດໃນການຈໍາແນກຮູບພາບອອນໄລນ໌ດ້ວຍວັດຖຸທີ່ບໍ່ສໍາຄັນ. ມີຮູບຖ່າຍປະມານ 657 ຕື້ຮູບທີ່ຖືກເຜີຍແຜ່ໃນແຕ່ລະປີຢ່າງລະມັດລະວັງ, ສ່ວນໃຫຍ່ກວ່າຈະສະແດງຜ່ານສື່ອອນລາຍ. ຊິ້ນສ່ວນທີ່ເໝາະສົມຂອງຮູບພາບເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນບຸກຄົນທີ່ກ້າວໄປຂ້າງໜ້າລາຍການຕ່າງໆ, ໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງທີ່ເຂົາເຈົ້າເຮັດນັ້ນໂດຍບັງເອີນ. ເນື້ອຫາທີ່ຜະລິດຂອງລູກຄ້າ (UGC) ໃນໂຄງສ້າງທີ່ສົມບູນແບບທີ່ສຸດຂອງມັນແມ່ນອິດທິພົນທີ່ສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງສໍາລັບຍີ່ຫໍ້ຍ້ອນວ່າມັນເຮັດໃຫ້ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດ.
ມີອຸປະກອນການໂຄສະນາກັບອົງການຈັດຕັ້ງເຕືອນເມື່ອມີແຈ້ງການຜູ້ຊື້ຜ່ານສື່ອອນໄລນ໌, ແນວໃດກໍ່ຕາມບໍ່ຄວນເວົ້າເຖິງເວລາທີ່ຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຍີ່ຫໍ້ເກີດຂື້ນໂດຍບໍ່ມີໃຜໃສ່ປ້າຍຊື່ຂອງພວກເຂົາໃນສື່ສັງຄົມ? ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄຸນຄ່າຂອງມັນ. ໃນໂອກາດທີ່ເທກໂນໂລຍີຖືກເບິ່ງແຍງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, AI ສາມາດແຍກແຍະຮູບພາບໂດຍບໍ່ມີປ້າຍຊື່ທີ່ຊັດເຈນເຮັດໃຫ້ການອ້າງອີງ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບຍີ່ຫໍ້ທີ່ຈະຕິດຕາມແລະປະຕິບັດຕາມແຈ້ງການທາງສັງຄົມຂອງພວກເຂົາ.
ການຮັບຮູ້ຮູບພາບເຮັດວຽກແນວໃດ?
ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາອາດຈະຮູ້ວ່າ AI ສາມາດເບິ່ງຜ່ານຂັ້ນຕອນສື່ທີ່ອີງໃສ່ເວັບເພື່ອຊອກຫາຮູບຖ່າຍແລະກົງກັນຂ້າມກັບການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ມັນຢູ່ໃນຈຸດນັ້ນເລືອກຮູບພາບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ກົງກັບອັດຕາໄວກວ່າທີ່ຄົນສາມາດເຮັດໄດ້. ຍີ່ຫໍ້ໃຊ້ການຮັບຮູ້ຮູບພາບເພື່ອຄົ້ນພົບເນື້ອຫາຄືກັບຂອງຕົນເອງຜ່ານສື່ໃນເວັບ. ນັ້ນຫມາຍເຖິງການຈໍາແນກໂລໂກ້ຂອງແບຫຼືຮັບຮູ້ສະຖານະການລາຍການຕາມທໍາມະຊາດໃນບັນດາລູກຄ້າສື່ໃນເວັບ. ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ປະຊາຊົນຫາປາໂດຍຜ່ານຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼາຍດັ່ງກ່າວປະສິດທິຜົນໄດ້ຮັບຄວາມອິດເມື່ອຍ. ຄວາມສະຫຼາດແບບຈຳລອງບໍ່ໄດ້ເນັ້ນໃສ່ຄວາມຜິດຂອງມະນຸດ, ແລະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແນ່ນອນໃນລະດັບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ການຮັບຮູ້ຮູບພາບທາງປັນຍາທຽມຈະສະແດງສິ່ງທີ່ບຸກຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບຍີ່ຫໍ້ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຂໍ້ຄວາມ. ຍີ່ຫໍ້ພ້ອມທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມແຈ້ງການທາງສັງຄົມຂອງພວກເຂົາໂດຍບໍ່ມີລູກຄ້າຄາດວ່າຈະພິມຊື່ອົງການຈັດຕັ້ງຈະລົມກັບຕໍາແຫນ່ງທີ່ບໍ່ມີຄ່າ. ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະໃຊ້ປະໂຍດຈາກການລວມຕົວອອນໄລນ໌ຂອງຕົນເອງໂດຍສະເພາະໂດຍຜ່ານຕົວກໍານົດການຮັບຮູ້ຂອງ AI ແມ່ນໃຫຍ່ຫຼວງແລະສະຫນອງການລວມທີ່ບໍ່ມີໃຜທຽບເທົ່າ.
ນີ້ແມ່ນບາງວຽກທົ່ວໄປຂອງການຮັບຮູ້ຮູບພາບ: -
ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຕັດສິນໃຈວ່າຂໍ້ມູນຮູບພາບມີບາງບົດຄວາມໂດຍສະເພາະ, ຈຸດເດັ່ນ, ຫຼືການເຄື່ອນໄຫວ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວການມອບໝາຍນີ້ສາມາດຖືກແກ້ໄຂດ້ວຍຫົວໃຈ ແລະ ໂດຍບໍ່ມີການອອກແຮງໂດຍມະນຸດ, ແຕ່ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ແກ້ໄຂຢ່າງພຽງພໍໃນວິໄສທັດຂອງ PC ສໍາລັບກໍລະນີໂດຍລວມ: ບົດຄວາມທີ່ຢືນຢັນຕົນເອງໃນສະຖານະການທີ່ຕັດສິນໃຈ. ເຕັກນິກໃນປະຈຸບັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງບັນຫານີ້ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ດີທີ່ສຸດພຽງແຕ່ສໍາລັບບົດຄວາມທີ່ຊັດເຈນ, ຕົວຢ່າງ, ລາຍການຄະນິດສາດພື້ນຖານ (ເຊັ່ນ, polyhedral), ໃບຫນ້າຂອງມະນຸດ, ຕົວອັກສອນທີ່ພິມອອກຫຼືຖອດຂໍ້ຄວາມ, ຫຼືຍານພາຫະນະ, ແລະໃນສະຖານະການທີ່ຈະແຈ້ງ, ປົກກະຕິສະແດງເຖິງທັງຫມົດ. ປະມານຄວາມສະຫວ່າງທີ່ມີລັກສະນະ, ພື້ນຖານ, ແລະທ່າທາງຂອງລາຍການປຽບທຽບກັບກ້ອງຖ່າຍຮູບ. ການແບ່ງປະເພດຕ່າງໆຂອງບັນຫາການຮັບຮູ້ໄດ້ຖືກສະແດງຢູ່ໃນລາຍລັກອັກສອນ:
• ການຮັບຮູ້ວັດຖຸ
ບົດຄວາມ ຫຼື ຫ້ອງຮຽນລາຍການທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ ຫຼື ຮຽນຮູ້ຈຳນວນໜຶ່ງ ຫຼື ໜ້ອຍໜຶ່ງສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້, ໂດຍປົກກະຕິພ້ອມກັບສະຖານະການ 2 ມິຕິໃນຮູບ ຫຼື ທ່າທາງ 3 ມິຕິໃນສາກ.
• ການລະບຸຕົວຕົນ
ກໍລະນີສ່ວນບຸກຄົນຂອງບົດຄວາມຖືກຮັບຮູ້. ຕົວແບບຈໍາແນກຈໍາແນກຫຼັກຖານຂອງໃບຫນ້າຂອງບຸກຄົນໃດຫນຶ່ງຫຼືເຄື່ອງຫມາຍເປັນເອກະລັກ, ຫຼືບັດປະຈໍາຕົວຂອງຍານພາຫະນະສະເພາະໃດຫນຶ່ງ.
• ການກວດຫາ
ຂໍ້ມູນຮູບພາບໄດ້ຖືກກວດກາສໍາລັບເງື່ອນໄຂສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ແບບຈໍາລອງແມ່ນການຄົ້ນພົບຈຸລັງ ຫຼືເນື້ອເຍື່ອທີ່ແປກປະຫຼາດໃນຮູບພາບທາງຄລີນິກ ຫຼືການຮັບຮູ້ຍານພາຫະນະໃນໂຄງຮ່າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕາມຖະໜົນທີ່ມີໂຄງການ. ການຄົ້ນພົບແມ່ນຂຶ້ນກັບການຄຳນວນທີ່ກົງໄປກົງມາປານກາງ ແລະໄວຢູ່ບ່ອນນີ້ ແລະໄດ້ນຳໃຊ້ເພື່ອຊອກຫາເມືອງເລັກນ້ອຍຂອງຂໍ້ມູນຮູບພາບທີ່ໜ້າສົນໃຈ ເຊິ່ງສາມາດແບ່ງອອກໄດ້ໂດຍການຮ້ອງຂໍການຄຳນວນແບບຍຸດທະສາດເພື່ອສ້າງການແປທີ່ຖືກຕ້ອງ.
ການປະຕິບັດບາງອັນທີ່ຂຶ້ນກັບການຮັບຮູ້ມີຢູ່, ຕົວຢ່າງ,
• ການຟື້ນຕົວຮູບພາບທີ່ອີງໃສ່ເນື້ອໃນ
ທີ່ນີ້ຄົ້ນພົບຮູບພາບທັງຫມົດໃນການຈັດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຮູບພາບທີ່ມີສານສະເພາະ. ສານສາມາດຖືກ ກຳ ນົດໃນທາງທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ, ຍົກຕົວຢ່າງ, ເທົ່າກັບຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງຮູບພາບທີ່ມີຈຸດປະສົງ (ໃຫ້ຮູບພາບທັງ ໝົດ ຄືກັບຮູບ X), ຫຼືເທົ່າກັບມາດຕະຖານການສະແຫວງຫາລະດັບທີ່ ສຳ ຄັນທີ່ໃຫ້ໃສ່ຂໍ້ຄວາມ (ໃຫ້ຮູບພາບທັງ ໝົດ ທີ່ມີ ຈຳ ນວນຫລາຍ. ເຮືອນ, ຖືກເອົາໃນລະດູຫນາວ, ແລະບໍ່ມີຍານພາຫະນະຢູ່ໃນພວກມັນ).
• ການປະເມີນຜົນ
ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ວັດແທກຕໍາແຫນ່ງຫຼືທິດທາງຂອງບົດຄວາມໂດຍສະເພາະປຽບທຽບກັບກ້ອງຖ່າຍຮູບ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົວແບບສໍາລັບຍຸດທະສາດນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຟື້ນຕົວລາຍການຈາກສາຍການຂົນສົ່ງໃນສະຖານະການລະບົບການຜະລິດກົນຈັກ.
•ການຮັບຮູ້ລັກສະນະ optical
OCR ແມ່ນການຈໍາແນກຕົວອັກສອນໃນຮູບພາບຂອງເນື້ອຫາທີ່ພິມອອກຫຼືຂຽນດ້ວຍຕົນເອງ, ສໍາລັບສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ມີເປົ້າຫມາຍສຸດທ້າຍຂອງການເຂົ້າລະຫັດເນື້ອຫາໃນອົງການຈັດຕັ້ງຫຼາຍແລະສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການປ່ຽນແປງຫຼືຄໍາສັ່ງຂອງພະແນກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະວິສະວະກໍາ, ມະຫາວິທະຍາໄລລັດ Michigan. ຍຸດທະສາດຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອກວດຫາວັດຖຸ, ຊອກຫາຈຸດເດັ່ນຂອງພວກມັນຮັບຮູ້ພວກມັນຈາກຜູ້ອື່ນ, ແລະວາງແຜນການຄິດໄລ່ທີ່ສາມາດໃຊ້ໂດຍເຄື່ອງຈັກເພື່ອເຮັດລັກສະນະ. ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສຳຄັນລວມເອົາການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, ຫຼັກຖານທີ່ຮັບຮູ້ໄດ້ດ້ວຍນິ້ວມື, ການກວດສອບພາບບັນທຶກ, ການສ້າງແບບຈຳລອງບົດຄວາມ 3 ມິຕິ, ເສັ້ນທາງຫຸ່ນຍົນ, ແລະການເປັນຕົວແທນ/ການສືບສວນຂໍ້ມູນ 3D volumetric. ບັນຫາການຄົ້ນຄວ້າ Ebb ແລະ flow ລວມມີການຢືນຢັນທາງຊີວະມິຕິ, ການສັງເກດໂຄງການແລະການປະຕິບັດຕາມ, HCI handless, ການສະແດງໃບຫນ້າ, watermarking ຄອມພິວເຕີແລະການກວດສອບການອອກແບບຂອງຮວບຮວມອອນໄລນ໌. ນັກຮຽນເກົ່າຂອງຫ້ອງທົດລອງໄດ້ຈັດການກັບການຮັບຮູ້ຂອງ penmanship, ການກວດສອບລາຍເຊັນ, ການຮຽນຮູ້ສາຍຕາ, ແລະການຟື້ນຟູຮູບພາບ."
Model:
ພວກເຮົາຄວນຈະເຫັນວ່າມັນໃຊ້ເວລາສອງ pixels ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຫນ້າຕົກໃຈທີ່ຈະມີທາງເລືອກທີ່ຈະຮັບຮູ້ຫົວຂໍ້ຂອງຮູບພາບ, ກຸ່ມທີ່ຂັບລົດໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ MIT ໄດ້ພົບເຫັນ. ການເປີດເຜີຍສາມາດກະຕຸ້ນໃຫ້ມີຄວາມກ້າວຫນ້າພິເສດໃນຫຼັກຖານທີ່ຮັບຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນຮູບພາບອອນໄລນ໌ແລະ, ສຸດທ້າຍ, ໃຫ້ເຫດຜົນກັບ PC ເພື່ອເບິ່ງຄືກັບຄົນ. ການອ້າງເຖິງການສະແດງພາບສັ້ນໆໂດຍສະເພາະຈະເປັນການກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ການເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຄິດທີ່ຈະເກັບຮູບພາບຫຼາຍຕື້ຮູບພາບໃນອິນເຕີເນັດ. ໃນປັດຈຸບັນ, ວິທີທີ່ໂດດດ່ຽວເພື່ອຊອກຫາຮູບພາບແມ່ນຂຶ້ນກັບການຈາລຶກເນື້ອໃນທີ່ບຸກຄົນໄດ້ປ້ອນດ້ວຍມືສໍາລັບແຕ່ລະຮູບພາບ, ແລະຮູບພາບຈໍານວນຫລາຍຕ້ອງການຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວ. Programmed ID ຍັງໃຫ້ວິທີການໄຟລ໌ຮູບພາບບຸກຄົນດາວໂຫຼດຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບຄອມພິວເຕີໃສ່ PCs ຂອງເຂົາເຈົ້າ, ໂດຍບໍ່ມີການປະສົບແລະ subtitle ແຕ່ລະຄົນດ້ວຍມື. ນອກຈາກນີ້, ໃນທີ່ສຸດ, ມັນສາມາດກະຕຸ້ນວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊິ່ງບາງຄັ້ງອາດຈະອະນຸຍາດໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຈັດຮຽງຂໍ້ມູນມາຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບຂອງເຂົາເຈົ້າແລະຈັດລຽງບ່ອນທີ່ພວກເຂົາຢູ່. ດັ່ງນັ້ນຖ້າຮູບພາບສອງຮູບມີກຸ່ມປຽບທຽບ [ຂອງຕົວເລກ], ພວກເຂົາສົມມຸດວ່າສົມທຽບ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວເປັນບົດຄວາມທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວແມ່ນການຈັດການທີ່ຄ້າຍຄືກັນ." ຖ້າຮູບຫນຶ່ງມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈາລຶກຫຼືຫົວຂໍ້, ໃນຈຸດນັ້ນ, ຮູບພາບທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ປະສານງານລະຫັດຄະນິດສາດຂອງມັນອາດຈະສະແດງລາຍການທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, (ຕົວຢ່າງ, ຍານພາຫະນະ, ຕົ້ນໄມ້, ຫຼືບຸກຄົນ) ດັ່ງນັ້ນຊື່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຮູບຫນຶ່ງສາມາດເປັນ. ຍ້າຍໄປບ່ອນອື່ນ. "ດ້ວຍຮູບພາບຫຼາຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວການຄິດໄລ່ກົງໄປກົງມາກໍ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດີຢ່າງແທ້ຈິງ" ໃນການຮັບຮູ້ຮູບພາບດັ່ງນັ້ນ.
⦁ ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ
ພວກເຮົາຮັບຮູ້ວ່າຂອບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າແມ່ນມີຊື່ສຽງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເປັນວິທີການສໍາລັບການເອົາຂໍ້ມູນ biometric. ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າມີສ່ວນພື້ນຖານໃນກອບຊີວະມິຕິ ແລະ ເປັນທີ່ດຶງດູດໃຫ້ກັບແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆ ລວມທັງການສອດແນມສາຍຕາ ແລະຄວາມປອດໄພ. ໃນແສງສະຫວ່າງຂອງການຮັບຮູ້ປະຊາກອນໂດຍລວມຂອງຮູບພາບໃບຫນ້າໃນບົດລາຍງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າມີທ່າແຮງ incredible ທີ່ຈະປ່ຽນເປັນການຕັດແຂບດ້ານການປະດິດສ້າງ biometric ຂອງການຕັດສິນໃຈ.
ລະບົບການຮັບຮູ້ຮູບພາບ
⦁ ການກວດສອບການເຄື່ອນໄຫວ
ການມອບໝາຍຈຳນວນໜຶ່ງລະບຸດ້ວຍການປະເມີນການເຄື່ອນໄຫວບ່ອນທີ່ການສືບທອດຮູບພາບຖືກກະກຽມເພື່ອສ້າງຕົວວັດແທກຄວາມໄວຢູ່ແຕ່ລະຈຸດໃນຮູບ ຫຼືໃນສາກ 3 ມິຕິ, ຫຼືແມ່ນແຕ່ກ້ອງທີ່ໃຫ້ຮູບພາບ. ຕົວຢ່າງຂອງການມອບໝາຍດັ່ງກ່າວແມ່ນ:
⦁ ການເຄື່ອນໄຫວຂອງຕົນ
ການຕັດສິນໃຈການເຄື່ອນໄຫວ inflexible 3D (pivot ແລະການຕີຄວາມ) ຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບຈາກການສືບຕໍ່ຮູບພາບທີ່ສ້າງໂດຍກ້ອງຖ່າຍຮູບ.
⦁ ການຕິດຕາມ
ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນຈະປະຕິບັດຕາມການພັດທະນາຂອງການຈັດລຽງເລັກນ້ອຍ (ໂດຍທົ່ວໄປ) ຂອງການສຸມໃສ່ຄວາມສົນໃຈຫຼືການປະທ້ວງ (ຕົວຢ່າງ, ຍານພາຫະນະຫຼືຄົນ) ໃນຮູບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
⦁ ກະແສ optical
ນີ້ແມ່ນການຕັດສິນໃຈ, ສໍາລັບແຕ່ລະຈຸດໃນຮູບ, ວິທີການທີ່ຈຸດນັ້ນແມ່ນການເຄື່ອນຍ້າຍປຽບທຽບກັບຍົນຮູບ, ie, ການເຄື່ອນໄຫວເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ. ການເຄື່ອນໄຫວນີ້ແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບທັງສອງວິທີການປຽບທຽບຈຸດ 3D ເຄື່ອນຍ້າຍໃນສາກ ແລະວິທີການທີ່ກ້ອງຖ່າຍຮູບເຄື່ອນທີ່ປຽບທຽບກັບສາກ.
⦁ ການສ້າງສາກຄືນ
ໂດຍໃຫ້ຮູບພາບໜຶ່ງ ຫຼື (ປົກກະຕິ) ເພີ່ມເຕີມຂອງສາກໃດໜຶ່ງ, ຫຼື ວິດີໂອ, ເປົ້າໝາຍການແຜ່ພັນຂອງສາກເປັນການລົງທະບຽນຮູບແບບ 3 ມິຕິຂອງສາກ. ໃນກໍລະນີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ, ຮູບແບບສາມາດເປັນຊໍ່ຂອງຈຸດສຸມ 3D. ຍຸດທະສາດທີ່ຫລອມໂລຫະເພີ່ມເຕີມຜະລິດຮູບແບບພື້ນຜິວ 3D ທັງຫມົດ
⦁ ການສ້າງຮູບພາບ
ຈຸດຂອງການສ້າງຮູບພາບຄືນໃຫມ່ແມ່ນການຍົກຍ້າຍຂອງຄວາມວຸ້ນວາຍ (clamor sensor, ການເຄື່ອນໄຫວບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະອື່ນໆ) ຈາກຮູບພາບ. ວິທີການທີ່ສັບສົນຫນ້ອຍທີ່ສຸດສໍາລັບການຂັບໄລ່ຄວາມວຸ່ນວາຍແມ່ນຊ່ອງທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ຊ່ອງທາງຕ່ໍາຫຼືຊ່ອງທາງກາງ. ຍຸດທະສາດທີ່ທັນສະ ໄໝ ຫຼາຍຂຶ້ນຄາດຫວັງວ່າຕົວແບບຂອງໂຄງສ້າງຮູບພາບຂອງບ້ານມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນ, ຮູບແບບທີ່ຮັບຮູ້ພວກມັນຈາກຄວາມວຸ້ນວາຍ. ໂດຍທໍາອິດການສືບສວນຂໍ້ມູນຮູບພາບໃນໄລຍະທີ່ຂ້ອນຂ້າງຂອງໂຄງສ້າງຮູບພາບໃກ້ຄຽງ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ເສັ້ນຫຼືຂອບ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນການຄວບຄຸມການແຍກໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນບ້ານໃກ້ເຮືອນຄຽງຈາກຂັ້ນຕອນການກວດສອບ, ລະດັບທີ່ດີກວ່າຂອງການຍົກຍ້າຍຄວາມວຸ່ນວາຍໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນໄດ້ຮັບການກົງກັນຂ້າມກັບຫນ້ອຍ. ວິທີການສະລັບສັບຊ້ອນ. ຕົວແບບໃນພາກສະຫນາມນີ້ແມ່ນຮູບແຕ້ມຂອງພວກເຂົາ. ກອບຈໍານວນຫນຶ່ງແມ່ນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ເປັນເອກະລາດເຊິ່ງແກ້ໄຂບັນຫາການປະເມີນຫຼືການຮັບຮູ້ໂດຍສະເພາະ, ໃນຂະນະທີ່ອື່ນໆປະກອບມີການຈັດລຽງຍ່ອຍຂອງແຜນການທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ເຊັ່ນດຽວກັບກອບຍ່ອຍສໍາລັບການຄວບຄຸມຕົວກະຕຸ້ນກົນຈັກ, ການຈັດລຽງ, ຂໍ້ມູນພື້ນຖານຂໍ້ມູນ, ມະນຸດ. ການໂຕ້ຕອບຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະອື່ນໆ ການປະຕິບັດໂດຍສະເພາະຂອງ PC vision framework ເຊັ່ນດຽວກັນແມ່ນຂຶ້ນກັບວ່າຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນຖືກກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າຫຼືຖ້າບາງຊິ້ນຂອງມັນດີຫຼາຍອາດຈະຖືກຮຽນຮູ້ຫຼືດັດແປງໃນລະຫວ່າງກິດຈະກໍາ. ມັນມີ, ຍ້ອນວ່າມັນອາດຈະ, ຄວາມສາມາດປົກກະຕິທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນວິໄສທັດ PC ຈໍານວນຫລາຍ