ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

ഇൻ്റർനെറ്റിലെ ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ 80 ശതമാനവും ദൃശ്യപരമാണ്. ഉള്ളടക്ക പട്ടികയുടെ രാജാവായി ഇമേജ് ടാഗിംഗ് അതിൻ്റെ സ്ഥാനം നിലനിർത്തുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം തന്നെ പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങാം. അത് വ്യക്തികളായാലും കമ്പനികളായാലും, AI ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ബഹളത്തോടെ ഓൺലൈനിൽ ദൃശ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് സാധ്യമാക്കിയിരിക്കുന്നു. ഓരോ വർഷവും 657 ബില്യൺ ഫോട്ടോകൾ ഡിജിറ്റലായി പോസ്റ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഭൂരിഭാഗവും സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു. ആ ചിത്രങ്ങളിൽ നല്ലൊരു പങ്കും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്ന ആളുകളാണ്, അവർ അറിയാതെ അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ പോലും. ഉപയോക്തൃ-നിർമ്മിത ഉള്ളടക്കം (യുജിസി) അതിൻ്റെ ശുദ്ധമായ രൂപത്തിൽ ബ്രാൻഡുകൾക്ക് മികച്ച പ്രമോഷൻ നൽകുന്ന ഒരു മികച്ച പ്രവർത്തനമാണ്.
സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ ഉപഭോക്തൃ പരാമർശം ഉണ്ടാകുമ്പോൾ കമ്പനികളെ അറിയിക്കാൻ മാർക്കറ്റിംഗ് ടൂളുകൾ ഉണ്ട്, എന്നാൽ സോഷ്യൽ പോസ്റ്റിൽ ആരും അവരുടെ പേര് ടാഗ് ചെയ്യാതെ ബ്രാൻഡുകളുടെ പ്രമോഷൻ നടക്കുമ്പോൾ എന്താണ്? ഇവിടെയാണ് AI ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ അതിൻ്റെ മൂല്യം തെളിയിക്കുന്നത്. സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് ശരിയായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നൽകിയാൽ, പ്രത്യേക ടാഗ് പരാമർശങ്ങളില്ലാതെ AI-ക്ക് ഒരു ചിത്രം തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ബ്രാൻഡുകൾക്ക് അവരുടെ സാമൂഹിക പരാമർശങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഫലങ്ങൾ വിലമതിക്കാനാവാത്തതാണ്.

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?

നമുക്കറിയാവുന്നതുപോലെ, ഫോട്ടോകൾക്കായി തിരയുന്ന സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ തിരയാനും അവയെ വിപുലമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാനും AI-ന് കഴിയും. മനുഷ്യർക്ക് കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പ്രസക്തമായ ഇമേജ് അത് പിന്നീട് തീരുമാനിക്കുന്നു. സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ തങ്ങളുടേതിന് സമാനമായ ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്താൻ ബ്രാൻഡുകൾ ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതായത് ഒരു ബ്രാൻഡിൻ്റെ ലോഗോ തിരിച്ചറിയുക അല്ലെങ്കിൽ സോഷ്യൽ മീഡിയ ഉപയോക്താക്കൾക്കിടയിൽ ഓർഗാനിക് ആയി സ്ഥാപിച്ച ഉൽപ്പന്ന പ്ലെയ്‌സ്‌മെൻ്റ് തിരിച്ചറിയുക. വളരെയധികം വിവരങ്ങളിലൂടെ സഞ്ചരിക്കാൻ മനുഷ്യരോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നത് എളുപ്പത്തിൽ മടുപ്പിക്കുന്നതാണ്. മനുഷ്യ പിശകിനെക്കുറിച്ച് AI ആശങ്കപ്പെടുന്നില്ല, കൂടാതെ സമാനതകളില്ലാത്ത തലങ്ങളിൽ കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. ടെക്‌സ്‌റ്റിൻ്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ ഒരു ബ്രാൻഡിനെക്കുറിച്ച് ആളുകൾ എന്താണ് പറയുന്നതെന്ന് AI ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾ കമ്പനിയുടെ പേര് ടൈപ്പ് ചെയ്യാതെ തന്നെ അവരുടെ സോഷ്യൽ പരാമർശങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ബ്രാൻഡുകൾ സ്വയം ഒരു ഗുണകരമായ സ്ഥാനത്ത് കണ്ടെത്തും. AI അംഗീകൃത ഐഡൻ്റിഫയറുകളിലൂടെ മാത്രം അവരുടെ സ്വന്തം ഓൺലൈൻ കവറേജിലേക്ക് ടാപ്പുചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത വളരെ വലുതാണ് കൂടാതെ സമാനതകളില്ലാത്ത കവറേജ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിൻ്റെ ചില സാധാരണ ജോലികൾ ഇതാ:-

ഇമേജ് ഡാറ്റയിൽ ചില പ്രത്യേക ഒബ്‌ജക്‌റ്റോ ഫീച്ചറോ ആക്‌റ്റിവിറ്റിയോ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് ആദ്യം നമ്മൾ നിർണ്ണയിക്കണം. ഈ ടാസ്‌ക് സാധാരണഗതിയിൽ ശക്തമായും ഒരു മനുഷ്യന് പ്രയത്‌നമില്ലാതെയും പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ പൊതുവായ സാഹചര്യത്തിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയിൽ ഇപ്പോഴും തൃപ്തികരമായി പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നില്ല: ഏകപക്ഷീയമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഏകപക്ഷീയമായ വസ്തുക്കൾ. ഈ പ്രശ്നം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിലവിലുള്ള രീതികൾ ലളിതമായ ജ്യാമിതീയ വസ്തുക്കൾ (ഉദാ, പോളിഹെഡ്ര), മനുഷ്യ മുഖങ്ങൾ, അച്ചടിച്ചതോ കൈകൊണ്ട് എഴുതിയതോ ആയ പ്രതീകങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ വാഹനങ്ങൾ, പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങളിൽ, സാധാരണയായി വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന പ്രത്യേക വസ്തുക്കൾക്ക് മാത്രമേ മികച്ച രീതിയിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയൂ. ക്യാമറയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വസ്തുവിൻ്റെ നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട പ്രകാശം, പശ്ചാത്തലം, പോസ് എന്നിവ. തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നത്തിൻ്റെ വിവിധ ഇനങ്ങൾ സാഹിത്യത്തിൽ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു:

• ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ

ഒന്നോ അതിലധികമോ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ളതോ പഠിച്ചതോ ആയ ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് ക്ലാസുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, സാധാരണയായി ചിത്രത്തിലെ അവയുടെ 2D സ്ഥാനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സീനിലെ 3D പോസുകൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം.

• തിരിച്ചറിയൽ
ഒരു വസ്തുവിൻ്റെ വ്യക്തിഗത ഉദാഹരണം തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട വ്യക്തിയുടെ മുഖമോ വിരലടയാളമോ തിരിച്ചറിയൽ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക വാഹനത്തിൻ്റെ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയാണ് ഉദാഹരണങ്ങൾ.

• കണ്ടെത്തൽ
ഒരു പ്രത്യേക അവസ്ഥയ്ക്കായി ഇമേജ് ഡാറ്റ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു. മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളിൽ സാധ്യമായ അസാധാരണ കോശങ്ങളോ ടിഷ്യുകളോ കണ്ടെത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഓട്ടോമാറ്റിക് റോഡ് ടോൾ സിസ്റ്റത്തിൽ വാഹനം കണ്ടെത്തൽ എന്നിവയാണ് ഉദാഹരണങ്ങൾ. താരതമ്യേന ലളിതവും വേഗതയേറിയതുമായ കണക്കുകൂട്ടലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തൽ ചിലപ്പോൾ രസകരമായ ഇമേജ് ഡാറ്റയുടെ ചെറിയ പ്രദേശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ശരിയായ വ്യാഖ്യാനം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഡിമാൻഡ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും.

അംഗീകാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിരവധി പ്രത്യേക ജോലികൾ നിലവിലുണ്ട്, ഇനിപ്പറയുന്നവ:

• ഉള്ളടക്കം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചിത്രം വീണ്ടെടുക്കൽ
ഒരു പ്രത്യേക ഉള്ളടക്കമുള്ള ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ കൂട്ടത്തിൽ എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും ഇവിടെ കണ്ടെത്തുന്നു. ഉള്ളടക്കം വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ വ്യക്തമാക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്, ടാർഗെറ്റ് ഇമേജിൻ്റെ സാമ്യത്തിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ (ചിത്രം X-ന് സമാനമായ എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും എനിക്ക് തരൂ), അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് ഇൻപുട്ടായി നൽകിയിരിക്കുന്ന ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള തിരയൽ മാനദണ്ഡത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ (എനിക്ക് എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും തരൂ പല വീടുകളും ശൈത്യകാലത്ത് എടുത്തതാണ്, അവയിൽ കാറുകളില്ല).

• പോസ് എസ്റ്റിമേഷൻ
ക്യാമറയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട വസ്തുവിൻ്റെ സ്ഥാനമോ ഓറിയൻ്റേഷനോ ഞങ്ങൾ കണക്കാക്കേണ്ടതുണ്ട്. അസംബ്ലി ലൈൻ സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു കൺവെയർ ബെൽറ്റിൽ നിന്ന് ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ റോബോട്ടിനെ സഹായിക്കുന്നതാണ് ഈ സാങ്കേതികതയുടെ ഒരു ഉദാഹരണം.

• ഒപ്റ്റിക്കൽ പ്രതീകം തിരിച്ചറിയൽ
ഓസിആര്ചിത്രം ഇത് അച്ചടിച്ചതോ കൈകൊണ്ട് എഴുതിയതോ ആയ വാചകത്തിൻ്റെ ചിത്രങ്ങളിലെ പ്രതീകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു, സാധാരണയായി ടെക്‌സ്‌റ്റ് കൂടുതൽ ഫോർമാറ്റിൽ എൻകോഡ് ചെയ്യാനും മിഷിഗൺ സ്റ്റേറ്റ് യൂണിവേഴ്‌സിറ്റിയിലെ കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് ആൻഡ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഡിപ്പാർട്ട്‌മെൻ്റ് എഡിറ്റുചെയ്യാനോ സൂചികയിലാക്കാനോ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു. "പാറ്റേൺ റെക്കഗ്നിഷൻ ആൻഡ് ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (PRIP) ലാബ് ഫാക്കൽറ്റിയും വിദ്യാർത്ഥികളും പാറ്റേണുകളോ വസ്തുക്കളോ തിരിച്ചറിയാൻ മെഷീനുകളുടെ ഉപയോഗം അന്വേഷിക്കുന്നു. വസ്തുക്കളെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും അവയുടെ സവിശേഷതകളിൽ ഏതാണ് അവയെ മറ്റുള്ളവരിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതിനും വർഗ്ഗീകരണം നടത്താൻ ഒരു യന്ത്രത്തിന് ഉപയോഗിക്കാനാകുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും രീതികൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, ഫിംഗർപ്രിൻ്റ് തിരിച്ചറിയൽ, ഡോക്യുമെൻ്റ് ഇമേജ് വിശകലനം, 3D ഒബ്‌ജക്റ്റ് മോഡൽ നിർമ്മാണം, റോബോട്ട് നാവിഗേഷൻ, 3D വോള്യൂമെട്രിക് ഡാറ്റയുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണം/പര്യവേക്ഷണം എന്നിവ പ്രധാന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ബയോമെട്രിക് ഓതൻ്റിക്കേഷൻ, ഓട്ടോമാറ്റിക് നിരീക്ഷണവും ട്രാക്കിംഗും, ഹാൻഡ്‌ലെസ് എച്ച്‌സിഐ, ഫെയ്‌സ് മോഡലിംഗ്, ഡിജിറ്റൽ വാട്ടർമാർക്കിംഗ്, ഓൺലൈൻ ഡോക്യുമെൻ്റുകളുടെ ഘടന വിശകലനം ചെയ്യൽ എന്നിവ നിലവിലെ ഗവേഷണ പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ലാബിലെ സമീപകാല ബിരുദധാരികൾ കൈയക്ഷരം തിരിച്ചറിയൽ, ഒപ്പ് പരിശോധന, വിഷ്വൽ ലേണിംഗ്, ഇമേജ് വീണ്ടെടുക്കൽ എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിച്ചിട്ടുണ്ട്.

⦁ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ
ബയോമെട്രിക് വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിനുള്ള മാർഗമായി മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ ക്രമാനുഗതമായി പ്രചാരത്തിലുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾക്കറിയാം. ബയോമെട്രിക് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ ഒരു നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, കൂടാതെ വിഷ്വൽ നിരീക്ഷണവും സുരക്ഷയും ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് ആകർഷകമാണ്. വിവിധ ഡോക്യുമെൻ്റുകളിൽ മുഖചിത്രങ്ങൾ പൊതുസമൂഹം സ്വീകരിക്കുന്നതിനാൽ, അടുത്ത തലമുറ ബയോമെട്രിക് സാങ്കേതികവിദ്യയായി മാറാനുള്ള വലിയ സാധ്യതയാണ് മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നത്.

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ

⦁ ചലന വിശകലനം
ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പോയിൻ്റിലും അല്ലെങ്കിൽ 3D സീനിലും അല്ലെങ്കിൽ ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ക്യാമറയുടെ പോലും വേഗതയുടെ ഒരു എസ്റ്റിമേറ്റ് നിർമ്മിക്കാൻ ഒരു ഇമേജ് സീക്വൻസ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ചലന എസ്റ്റിമേഷനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി ജോലികൾ. അത്തരം ജോലികളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇവയാണ്:

⦁  ഈഗോ ചലനം
ക്യാമറ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു ഇമേജ് സീക്വൻസിൽ നിന്ന് ക്യാമറയുടെ 3D റിജിഡ് മോഷൻ (റൊട്ടേഷനും വിവർത്തനവും) നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

⦁ ട്രാക്കിംഗ്
ഇമേജ് സീക്വൻസിലുള്ള (സാധാരണയായി) ചെറിയ ഒരു കൂട്ടം താൽപ്പര്യ പോയിൻ്റുകളുടെയോ വസ്തുക്കളുടെയോ (ഉദാ, വാഹനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ മനുഷ്യർ) ചലനങ്ങളെ പിന്തുടരുന്നതാണ് ട്രാക്കിംഗ്.

⦁ ഒപ്റ്റിക്കൽ ഫ്ലോ
ചിത്രത്തിലെ ഓരോ ബിന്ദുവിനും, ആ ബിന്ദു ചിത്ര തലവുമായി, അതായത്, അതിൻ്റെ പ്രകടമായ ചലനവുമായി ആപേക്ഷികമായി എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നു എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനാണ് ഇത്. ഈ ചലനം ദൃശ്യത്തിൽ അനുബന്ധ 3D പോയിൻ്റ് എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നു എന്നതിൻ്റെയും ദൃശ്യവുമായി ആപേക്ഷികമായി ക്യാമറ എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നു എന്നതിൻ്റെയും ഫലമാണ്.

⦁ രംഗം പുനർനിർമ്മാണം
ഒരു സീനിൻ്റെ ഒന്നോ (സാധാരണ) ഒന്നോ അതിലധികമോ ചിത്രങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വീഡിയോ, ദൃശ്യത്തിൻ്റെ പുനർനിർമ്മാണം സീനിൻ്റെ ഒരു 3D മോഡൽ കണക്കുകൂട്ടാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഏറ്റവും ലളിതമായ സാഹചര്യത്തിൽ മോഡൽ 3D പോയിൻ്റുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ആകാം. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ രീതികൾ ഒരു പൂർണ്ണമായ 3D ഉപരിതല മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നു

⦁ ഇമേജ് പുനഃസ്ഥാപിക്കൽ
ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് നോയ്സ് (സെൻസർ നോയ്സ്, മോഷൻ ബ്ലർ മുതലായവ) നീക്കം ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഇമേജ് പുനഃസ്ഥാപിക്കുന്നതിൻ്റെ ലക്ഷ്യം. ലോ-പാസ് ഫിൽട്ടറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മീഡിയൻ ഫിൽട്ടറുകൾ പോലെയുള്ള വിവിധ തരം ഫിൽട്ടറുകൾ ആണ് നോയ്സ് നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ലളിതമായ സമീപനം. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ രീതികൾ പ്രാദേശിക ഇമേജ് ഘടനകൾ എങ്ങനെ കാണപ്പെടുന്നു എന്നതിൻ്റെ ഒരു മാതൃക അനുമാനിക്കുന്നു, ഒരു മോഡൽ അവയെ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നു. വരകളോ അരികുകളോ പോലുള്ള പ്രാദേശിക ഇമേജ് ഘടനകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഇമേജ് ഡാറ്റ ആദ്യം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വിശകലന ഘട്ടത്തിൽ നിന്നുള്ള പ്രാദേശിക വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫിൽട്ടറിംഗ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിലൂടെ, ലളിതമായ സമീപനങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ സാധാരണയായി മികച്ച ശബ്‌ദ നീക്കംചെയ്യൽ ലഭിക്കും. ഈ മേഖലയിലെ ഒരു ഉദാഹരണം അവരുടെ പെയിൻ്റിംഗ് ആണ്. ചില സിസ്റ്റങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക അളവെടുപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ കണ്ടെത്തൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്ന സ്റ്റാൻഡ്-ലോൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ്, മറ്റുള്ളവ ഒരു വലിയ രൂപകൽപ്പനയുടെ ഉപ-സിസ്റ്റം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, മെക്കാനിക്കൽ ആക്യുവേറ്ററുകൾ, പ്ലാനിംഗ്, ഇൻഫർമേഷൻ ഡാറ്റാബേസുകൾ, മാൻ- മെഷീൻ ഇൻ്റർഫേസുകൾ മുതലായവ. ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ നിർദ്ദിഷ്ട നിർവ്വഹണം അതിൻ്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത മുൻകൂട്ടി വ്യക്തമാക്കിയതാണോ അല്ലെങ്കിൽ അതിൻ്റെ ചില ഭാഗങ്ങൾ പ്രവർത്തന സമയത്ത് പഠിക്കാനോ പരിഷ്കരിക്കാനോ കഴിയുമോ എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പല കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളിലും കാണപ്പെടുന്ന സാധാരണ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്.

 

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ ഉപയോഗിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ AI- യ്ക്ക് മുമ്പേ ഉണ്ടായിരുന്നു. എന്നിട്ടും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഘടകം ഒരു വസ്തുവിൻ്റെയോ വ്യക്തിയുടെയോ മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള രീതികളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഫലപ്രദമാകുന്നത് അതിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ഉള്ളപ്പോൾ മാത്രമാണ്. AI-യുടെ എല്ലാ ഓട്ടോമേഷനുകൾക്കും, ചിത്രങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ അത് ചുമതലപ്പെടുത്തുന്നത് ഒരു ലളിതമായ അഭ്യർത്ഥനയല്ല. ദൃശ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ധാരണ രണ്ടാം സ്വഭാവമാണ്; ചെറുപ്പം മുതലേ ഞങ്ങൾ പ്രോഗ്രാം ചെയ്തിട്ടുള്ള കാര്യമാണ്. ഒരു മെഷീനോട് ഇത് ചോദിക്കുന്നത് നേരായ പ്രക്രിയയല്ല. ഇക്കാരണത്താൽ, AI തിരിച്ചറിയലിൻ്റെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഒരു രൂപമാണ് കൺവ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CNN). CNN എന്നത് പരസ്പരം അടുത്തിരിക്കുന്ന പിക്സലുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു രീതിയാണ്. അടുത്ത് സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന ചിത്രങ്ങൾ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്, അതായത് ഒരു വസ്തുവോ മുഖമോ കൂടുതൽ സുതാര്യതയോടെ ഒരു ചിത്രവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.
AI ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ വ്യക്തമായ നേട്ടങ്ങൾ നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും സോഷ്യൽ മീഡിയയിൽ ധനസമ്പാദനം നടത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ബ്രാൻഡുകൾ, അതിൻ്റെ ഉപയോഗ കേസുകൾ വളരെ ആഴത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഓട്ടോമൊബൈൽ ലോകത്തെ അടുത്ത വലിയ കാര്യമാകാൻ പോകുന്നത് സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകളാണ്, കൂടാതെ AI ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ അവയെ ശക്തിപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. റോഡിലെ വസ്തുക്കളെയും ആളുകളെയും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് കാർ അവയിൽ ഇടിക്കാതിരിക്കുന്നത് യാന്ത്രികമായി സംഭവിക്കുന്നില്ല. അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് അത് ചിത്രങ്ങൾ തിരിച്ചറിയേണ്ടതുണ്ട്. ഓരോ സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറിലും നിരവധി സെൻസറുകൾ ഘടിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ അതിന് മറ്റ് ചലിക്കുന്ന വാഹനങ്ങൾ, സൈക്കിൾ യാത്രക്കാർ, ആളുകൾ - അടിസ്ഥാനപരമായി അപകടമുണ്ടാക്കുന്ന എന്തും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു ഡ്രൈവർ ചെയ്യുന്നതുപോലെ ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് കാറിന് റോഡിലെ അപകടങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. 2020-ൽ സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ നിരത്തിലിറങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് ചില കാര്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. എന്നാൽ വാഹന ഓട്ടോമേഷൻ കിക്ക്-ഇൻ ചെയ്യുമ്പോൾ, സുരക്ഷിതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് പിന്നിലെ പ്രധാന ഡ്രൈവർമാരിൽ ഒരാളായിരിക്കും AI ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ.
⦁ ഇമേജ്-ഏറ്റെടുക്കൽ
ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഇമേജ് നിർമ്മിക്കുന്നത് ഒന്നോ അതിലധികമോ ഇമേജ് സെൻസറുകളാണ്, അതിൽ, വിവിധ തരം ലൈറ്റ് സെൻസിറ്റീവ് ക്യാമറകൾ കൂടാതെ, റേഞ്ച് സെൻസറുകൾ, ടോമോഗ്രാഫി ഉപകരണങ്ങൾ, റഡാർ, അൾട്രാ സോണിക് ക്യാമറകൾ മുതലായവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സെൻസറിൻ്റെ തരം അനുസരിച്ച്, തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഇമേജ് ഡാറ്റ ഒരു സാധാരണ 2D ഇമേജ്, ഒരു 3D വോള്യം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഇമേജ് സീക്വൻസ് ആണ്. പിക്സൽ മൂല്യങ്ങൾ സാധാരണയായി ഒന്നോ അതിലധികമോ സ്പെക്ട്രൽ ബാൻഡുകളിലെ (ഗ്രേ ഇമേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കളർ ഇമേജുകൾ) പ്രകാശ തീവ്രതയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ സോണിക് അല്ലെങ്കിൽ വൈദ്യുതകാന്തിക തരംഗങ്ങളുടെ ആഴം, ആഗിരണം അല്ലെങ്കിൽ പ്രതിഫലനം, അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂക്ലിയർ മാഗ്നറ്റിക് റെസൊണൻസ് എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ ഭൗതിക അളവുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കാം.
⦁ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്:
ചില പ്രത്യേക വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഇമേജ് ഡാറ്റയിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ രീതി പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, രീതി സൂചിപ്പിക്കുന്ന ചില അനുമാനങ്ങളെ അത് തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് സാധാരണയായി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. ഉദാഹരണങ്ങളാണ്
1. ഇമേജ് കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റം ശരിയാണെന്ന് ഉറപ്പ് വരുത്തുന്നതിനായി വീണ്ടും സാമ്പിളിംഗ്.
2. സെൻസർ ശബ്‌ദം തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിനായി ശബ്ദം കുറയ്ക്കൽ.
3. പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകുമെന്ന് ഉറപ്പുനൽകാൻ കോൺട്രാസ്റ്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ.
4. പ്രാദേശികമായി ഉചിതമായ സ്കെയിലുകളിൽ ഇമേജ് ഘടനകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള സ്കെയിൽ-സ്പേസ് പ്രാതിനിധ്യം.
⦁ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ:
സങ്കീർണ്ണതയുടെ വിവിധ തലങ്ങളിലുള്ള ചിത്ര സവിശേഷതകൾ ഇമേജ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. അത്തരം സവിശേഷതകളുടെ സാധാരണ ഉദാഹരണങ്ങൾ ലൈനുകൾ, അരികുകൾ, വരമ്പുകൾ എന്നിവയാണ്
കോണുകൾ, ബ്ലബ്‌സ് അല്ലെങ്കിൽ പോയിൻ്റുകൾ പോലുള്ള പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ച താൽപ്പര്യ പോയിൻ്റുകൾ. കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകൾ ടെക്സ്ചർ, ആകൃതി അല്ലെങ്കിൽ ചലനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കാം.
⦁ കണ്ടെത്തൽ/വിഭാഗം:
പ്രോസസ്സിംഗിൻ്റെ ചില ഘട്ടങ്ങളിൽ, തുടർന്നുള്ള പ്രോസസ്സിംഗിന് ഏത് ഇമേജ് പോയിൻ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ചിത്രത്തിൻ്റെ പ്രദേശങ്ങൾ പ്രസക്തമാണ് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു തീരുമാനം എടുക്കുന്നു. ഉദാഹരണങ്ങളാണ്
1. ഒരു പ്രത്യേക സെറ്റ് താൽപ്പര്യ പോയിൻ്റുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്
2. താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഒബ്‌ജക്റ്റ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഒന്നോ അതിലധികമോ ഇമേജ് മേഖലകളുടെ വിഭജനം.
⦁ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ്:
ഈ ഘട്ടത്തിൽ ഇൻപുട്ട് സാധാരണയായി ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റ് ആണ്, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു സെറ്റ് പോയിൻ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഒബ്‌ജക്റ്റ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്നതായി കരുതപ്പെടുന്ന ആനിമേജ് മേഖല. ബാക്കിയുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് ഡീലുകൾ, ഉദാഹരണത്തിന്:
1. മോഡൽ അധിഷ്‌ഠിതവും ആപ്പ് സ്‌പെസിഫിക്കേഷനും ഡാറ്റ തൃപ്തിപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കൽ.
2. ഒബ്ജക്റ്റ് പോസ് അല്ലെങ്കിൽ ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് സൈസ് പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷൻ നിർദ്ദിഷ്ട പാരാമീറ്ററുകളുടെ എസ്റ്റിമേഷൻ.
3. കണ്ടെത്തിയ ഒബ്‌ജക്‌റ്റിനെ വിവിധ വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുക.അതിനാൽ, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയാനും ഇമേജ് ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷന് അനുസരിച്ച് പ്രതികരിക്കാനും ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് AI-യെ സഹായിക്കുന്നു.

ഇമേജറിയുടെ തടസ്സമില്ലാത്ത ഭാവി

സാങ്കേതികവിദ്യ മെച്ചപ്പെടുമ്പോൾ, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ കൂടുതൽ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകും. ലോബ്‌സ്റ്ററിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേധാവി വ്‌ളാഡിമിർ പാവ്‌ലോവ് പറയുന്നു, “വസ്തുക്കൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ഗണിതശാസ്ത്ര അടിസ്ഥാനം വളരെക്കാലമായി നിലവിലുണ്ട്, എന്നാൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക സാധ്യതകൾ അടുത്തിടെ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടു. ഇതിനകം തന്നെ, മനുഷ്യനെക്കാൾ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിവുള്ള പെർഫെക്റ്റ് ഡിറ്റക്ടറുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ അനുവദിക്കുന്നു. പരിശീലനത്തിനായി അടയാളപ്പെടുത്തിയ ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ സാന്നിധ്യം ഒരു വലിയ വിദ്വേഷം തടഞ്ഞുനിർത്തുന്നു, എന്നാൽ സമീപഭാവിയിൽ ഇത് ഒരു പ്രശ്നമാകില്ല. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എഞ്ചിനീയർമാർ സ്വയം പഠന അൽഗോരിതങ്ങളിൽ സജീവമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു”. വിഷ്വൽ കമ്മ്യൂണിക്കേഷനെ വളരെയധികം സ്വാധീനിക്കുന്ന ഒരു ഭാവിയിൽ, നമ്മൾ കാണുന്ന പല ചിത്രങ്ങളുടെയും പിന്നിലെ പ്രധാന ഘടകം ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ ആയിരിക്കും. യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിലും ഓൺലൈനിലും.