ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

വെബിലെ 80% പദാർത്ഥങ്ങളും ദൃശ്യപരമാണ്. പദാർത്ഥ പട്ടികയുടെ അധിപനായി ചിത്ര ലേബലിംഗ് അതിൻ്റെ സ്ഥാനം പിടിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം തന്നെ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് ആളുകളോ ഓർഗനൈസേഷനുകളോ ആകട്ടെ, AI ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, അപ്രധാനമായ ഒബ്‌ജക്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വിഷ്വലുകൾ ഓൺലൈനിൽ വേർതിരിക്കുന്നത് ചിന്തനീയമാക്കുന്നു. എല്ലാ വർഷവും 657 ബില്യൺ ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവം പോസ്റ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, വലിയൊരു ഭാഗം ഓൺലൈൻ മീഡിയ വഴിയാണ് കാണിക്കുന്നത്. ആ ചിത്രങ്ങളുടെ മാന്യമായ ഒരു ഭാഗം, അവർ ആകസ്മികമായി അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നുണ്ടോ എന്നത് പരിഗണിക്കാതെ, ഇനങ്ങൾ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്ന വ്യക്തികളാണ്. ക്ലയൻ്റ് പ്രൊഡ്യൂസ് ചെയ്ത ഉള്ളടക്കം (യുജിസി) അതിൻ്റെ ഏറ്റവും മികച്ച ഘടനയിൽ ബ്രാൻഡുകൾക്ക് ഉജ്ജ്വലമായ ശാക്തീകരണ സ്വാധീനമാണ്, കാരണം ഇത് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ മുന്നേറ്റം നൽകുന്നു.

ഓൺലൈൻ മീഡിയ വഴി വാങ്ങുന്നയാളുടെ അറിയിപ്പ് ലഭിക്കുമ്പോൾ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് മുന്നറിയിപ്പ് നൽകാനുള്ള പരസ്യ ഉപകരണങ്ങളുണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും സോഷ്യൽ പോസ്റ്റിൽ ആരും അവരുടെ പേര് ലേബൽ ചെയ്യാതെ ബ്രാൻഡുകളുടെ പുരോഗതി സംഭവിക്കുമ്പോൾ എന്തെങ്കിലും പറയേണ്ടതല്ലേ? AI ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ അതിൻ്റെ മൂല്യം തെളിയിക്കുന്ന സ്ഥലമാണിത്. സാങ്കേതികത ശരിയായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളെ പരിപാലിക്കുന്ന അവസരത്തിൽ, വ്യക്തമായ ലേബൽ പരാമർശിക്കാതെ തന്നെ ഒരു ചിത്രം വേർതിരിച്ചറിയാൻ AI-ന് കഴിയും. ബ്രാൻഡുകൾക്ക് അവരുടെ സോഷ്യൽ നോട്ടീസ് ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും പിന്തുടരാനും ഫലങ്ങൾ പ്രധാനമാണ്.

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?

ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾക്കായി തിരയുന്ന വെബ് അധിഷ്‌ഠിത മീഡിയ സ്റ്റേജുകളിലൂടെ AI-ന് നോക്കാനും അവയെ വിശാലമായ വിവരശേഖരങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാനും കഴിയുമെന്ന് നമുക്കറിയാം. ആ സമയത്ത് ആളുകൾക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ വേഗത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പ്രസക്തമായ ചിത്രം അത് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. വെബ് അധിഷ്‌ഠിത മീഡിയ വഴി തങ്ങളുടേതുപോലുള്ള ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്താൻ ബ്രാൻഡുകൾ ചിത്ര അംഗീകാരം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ബ്രാൻഡിൻ്റെ ലോഗോയെ വേർതിരിച്ചറിയുകയോ വെബ് അധിഷ്‌ഠിത മീഡിയ ക്ലയൻ്റുകളുടെ ഇടയിൽ സ്വാഭാവികമായി സ്ഥാനം പിടിച്ചിരിക്കുന്ന ഇനത്തിൻ്റെ സാഹചര്യം മനസ്സിലാക്കുകയോ ചെയ്യുന്നതിനെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇത്രയധികം ഡാറ്റയിലൂടെ ആളുകൾ മത്സ്യബന്ധനം നടത്തണമെന്ന് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നത് മടുപ്പിക്കുന്നതാണ്. സിമുലേറ്റഡ് ഇൻ്റലിജൻസ് മാനുഷിക അബദ്ധത്തിൽ ഊന്നിപ്പറയുന്നില്ല, ഒപ്പം സമാനതകളില്ലാത്ത തലങ്ങളിൽ കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. ടെക്‌സ്‌റ്റിൻ്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ ഒരു ബ്രാൻഡിനെക്കുറിച്ച് വ്യക്തികൾ എന്താണ് പറയുന്നതെന്ന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ചിത്രം അക്നോളജ്‌മെൻ്റ് സ്‌ക്രീൻ ചെയ്യുന്നു. ഓർഗനൈസേഷൻ്റെ പേര് ടൈപ്പുചെയ്യാൻ ക്ലയൻ്റുകളില്ലാതെ അവരുടെ സോഷ്യൽ അറിയിപ്പുകൾ പിന്തുടരാൻ തയ്യാറായ ബ്രാൻഡുകൾ വിലമതിക്കാനാവാത്ത സ്ഥാനത്ത് അവസാനിക്കും. AI തിരിച്ചറിഞ്ഞ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ വഴി മാത്രമായി അവരുടെ സ്വന്തം ഓൺലൈൻ ഉൾപ്പെടുത്തൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്താനുള്ള സാധ്യത വളരെ വലുതാണ്, ഒപ്പം സമാനതകളില്ലാത്ത ഉൾപ്പെടുത്തൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലിൻ്റെ ചില സാധാരണ തെറ്റുകൾ ഇതാ:-

ചിത്ര വിവരങ്ങളിൽ എന്തെങ്കിലും പ്രത്യേക ലേഖനമോ ഹൈലൈറ്റോ ചലനമോ ഉണ്ടോ എന്ന് ആദ്യം മുതൽ നമ്മൾ തീരുമാനിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ അസൈൻമെൻ്റ് സാധാരണയായി ഒരു മനുഷ്യന് ഹൃദ്യമായും അധ്വാനമില്ലാതെയും അഭിസംബോധന ചെയ്യാൻ കഴിയും, എന്നിരുന്നാലും മൊത്തത്തിലുള്ള കേസിനായി പിസി വിഷൻ ഇതുവരെ വേണ്ടത്ര കൈകാര്യം ചെയ്തിട്ടില്ല: വിവേചനാധികാര സാഹചര്യങ്ങളിൽ സ്വയം ഉറപ്പിക്കുന്ന ലേഖനങ്ങൾ. ഈ പ്രശ്നം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിലവിലെ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സ്പഷ്ടമായ ലേഖനങ്ങൾക്കായി മികച്ച രീതിയിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന്, അടിസ്ഥാന ഗണിത ഇനങ്ങൾ (ഉദാ, ബഹുമുഖം), മനുഷ്യ മുഖങ്ങൾ, അച്ചടിച്ചതോ പകർത്തിയതോ ആയ പ്രതീകങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ വാഹനങ്ങൾ, കൂടാതെ വ്യക്തമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, സാധാരണയായി ചിത്രീകരിക്കപ്പെടുന്നവ. ക്യാമറയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഇനത്തിൻ്റെ ബ്രൈറ്റനിംഗ്, ഫൗണ്ടേഷൻ, പോസ്‌ചർ എന്നിവയ്ക്ക് ചുറ്റും. അംഗീകാര പ്രശ്നത്തിൻ്റെ വിവിധ തരംതിരിവുകൾ എഴുത്തിൽ ചിത്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു:

• ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ

ഒന്നോ അതിലധികമോ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചതോ പഠിച്ചതോ ആയ ലേഖനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇനം ക്ലാസുകൾ, സാധാരണയായി ചിത്രത്തിലെ 2D സാഹചര്യങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സീനിലെ 3D പോസ്‌ചറുകൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം കാണാൻ കഴിയും.

• തിരിച്ചറിയൽ

ഒരു ലേഖനത്തിൻ്റെ ഒരു വ്യക്തിഗത കേസ് മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക വ്യക്തിയുടെ മുഖം അല്ലെങ്കിൽ അതുല്യമായ അടയാളം, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക വാഹനത്തിൻ്റെ ഐഡി എന്നിവയുടെ വ്യതിരിക്തമായ തെളിവാണ് മോഡലുകൾ.

• കണ്ടെത്തൽ

ഒരു പ്രത്യേക അവസ്ഥയ്ക്കായി ചിത്ര വിവരങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ക്ലിനിക്കൽ ചിത്രങ്ങളിൽ സങ്കൽപ്പിക്കാവുന്ന വിചിത്രമായ കോശങ്ങളോ ടിഷ്യൂകളോ കണ്ടെത്തുന്നതോ പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത തെരുവ് ചെലവ് ചട്ടക്കൂടിൽ വാഹനം തിരിച്ചറിയുന്നതോ ആണ് മോഡലുകൾ. മിതമായ ലളിതവും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ കണക്കുകൂട്ടലുകളെ ആശ്രയിച്ചുള്ള കണ്ടെത്തൽ, കൗതുകമുണർത്തുന്ന ചിത്ര വിവരങ്ങളുടെ കൂടുതൽ എളിമയുള്ള ജില്ലകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇവിടെയും അവിടെയും ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു, ശരിയായ വിവർത്തനം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ അഭ്യർത്ഥന തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് തകർക്കാൻ കഴിയും.

അംഗീകാരത്തെ ആശ്രയിക്കുന്ന ചില പ്രത്യേക സംരംഭങ്ങൾ നിലവിലുണ്ട്, ഉദാഹരണത്തിന്,

• ഉള്ളടക്കം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചിത്രം വീണ്ടെടുക്കൽ

ഒരു പ്രത്യേക പദാർത്ഥമുള്ള ചിത്രങ്ങളുടെ വലിയ ക്രമീകരണത്തിൽ എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും ഇവിടെ കണ്ടെത്തുന്നു. പദാർത്ഥം അപ്രതീക്ഷിതമായ രീതിയിൽ നിർണ്ണയിക്കാവുന്നതാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, സമാനതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠ ചിത്രം (ചിത്രം X പോലെയുള്ള എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും എനിക്ക് തരൂ), അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് ഇൻപുട്ടായി നൽകിയിരിക്കുന്ന കാര്യമായ ലെവൽ പിന്തുടരൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ വരെ (എല്ലാം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും എനിക്ക് തരൂ. വീടുകൾ, ശൈത്യകാലത്ത് എടുക്കുന്നു, അവയിൽ വാഹനങ്ങൾ ഇല്ല).

• പോസ് വിലയിരുത്തൽ

ക്യാമറയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തി ഒരു പ്രത്യേക ലേഖനത്തിൻ്റെ സ്ഥാനമോ ദിശയോ നമുക്ക് അളക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ തന്ത്രത്തിനായുള്ള ഒരു മാതൃകാ പ്രയോഗം, മെക്കാനിക്കൽ പ്രൊഡക്ഷൻ സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു ട്രാൻസ്പോർട്ട് ലൈനിൽ നിന്ന് ഇനങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ ഒരു റോബോട്ടിനെ സഹായിക്കും.

• ഒപ്റ്റിക്കൽ പ്രതീക അംഗീകാരം

ഒസിആർ, അച്ചടിച്ചതോ സ്വമേധയാ എഴുതിയതോ ആയ ഉള്ളടക്കത്തിൻ്റെ ചിത്രങ്ങളിലെ പ്രതീകങ്ങളെ വേർതിരിക്കുന്നത്, ഭൂരിഭാഗവും ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിലെ ഉള്ളടക്കം കൂടുതൽ എൻകോഡ് ചെയ്യുക എന്ന അന്തിമ ലക്ഷ്യത്തോടെയാണ്, കൂടാതെ മിഷിഗൺ സ്റ്റേറ്റ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് ആൻഡ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഡിപ്പാർട്ട്‌മെൻ്റിൽ മാറ്റം വരുത്തുന്നതിനോ ഓർഡർ ചെയ്യുന്നതിനോ അധികാരപ്പെടുത്തുന്നു. ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അവയുടെ ഹൈലൈറ്റുകളിൽ ഏതാണ് അവയെ മറ്റുള്ളവരിൽ നിന്ന് തിരിച്ചറിയുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതിനും സ്വഭാവരൂപീകരണം നടത്താൻ ഒരു യന്ത്രത്തിന് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. പ്രധാനപ്പെട്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, ഫിംഗർ ഇംപ്രഷൻ തിരിച്ചറിയാവുന്ന തെളിവ്, റെക്കോർഡ് ചിത്ര പരിശോധന, 3D ലേഖന മോഡൽ വികസനം, റോബോട്ട് റൂട്ട്, 3D വോള്യൂമെട്രിക് വിവരങ്ങളുടെ പ്രാതിനിധ്യം/അന്വേഷണം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ബയോമെട്രിക് സ്ഥിരീകരണം, പ്രോഗ്രാം ചെയ്‌ത നിരീക്ഷണവും പിന്തുടരലും, ഹാൻഡ്‌ലെസ് എച്ച്‌സിഐ, ഫെയ്‌സ് ഡിസ്‌പ്ലേയിംഗ്, കംപ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് വാട്ടർമാർക്കിംഗ്, ഓൺലൈൻ ആർക്കൈവുകളുടെ ഡിസൈൻ പരിശോധിക്കൽ എന്നിവയും എബ്ബ് ആൻഡ് ഫ്ലോ ഗവേഷണ പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ലാബിലെ വൈകിയ പൂർവ്വ വിദ്യാർത്ഥികൾ പെൻമാൻഷിപ്പ് അംഗീകാരം, ഒപ്പ് പരിശോധന, വിഷ്വൽ ലേണിംഗ്, ചിത്ര വീണ്ടെടുക്കൽ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.

മോഡൽ:

ഒരു ചിത്രത്തിൻ്റെ വിഷയം തിരിച്ചറിയാനുള്ള ഓപ്‌ഷൻ ലഭിക്കുന്നതിന് ഞെട്ടിപ്പിക്കുന്ന രണ്ട് പിക്‌സൽ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണെന്ന് നമ്മൾ കാണണം, ഒരു എംഐടി സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ഡ്രൈവ് ചെയ്ത ഒരു ഗ്രൂപ്പ് കണ്ടെത്തി. ഓൺലൈൻ ചിത്രങ്ങളുടെ യന്ത്രവൽകൃത തിരിച്ചറിയാനാകുന്ന തെളിവിൽ അസാധാരണമായ മുന്നേറ്റങ്ങൾ ഈ വെളിപ്പെടുത്തലിന് പ്രേരിപ്പിച്ചേക്കാം, ഒടുവിൽ, ആളുകൾ ചെയ്യുന്നതുപോലെ കാണാൻ PC-കൾക്ക് ഒരു മുൻവിധി നൽകാം. ഒരു പ്രത്യേക ഹ്രസ്വ ചിത്രീകരണം അനുമാനിക്കുന്നത്, തത്ഫലമായി ഇൻ്റർനെറ്റിലെ കോടിക്കണക്കിന് ചിത്രങ്ങൾ ഇൻവെൻ്ററി ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന മുന്നേറ്റമായിരിക്കും. ഇപ്പോൾ, ചിത്രങ്ങൾ തിരയുന്നതിനുള്ള ഏകാന്ത സമീപനങ്ങൾ ഓരോ ചിത്രത്തിനും വ്യക്തികൾ കൈകൊണ്ട് നൽകിയ ഉള്ളടക്ക ലിഖിതങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ നിരവധി ചിത്രങ്ങൾക്ക് അത്തരം ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. പ്രോഗ്രാം ചെയ്‌ത ഐഡി അതുപോലെ, കമ്പ്യൂട്ടറൈസ്ഡ് ക്യാമറകളിൽ നിന്ന് വ്യക്തികൾ അവരുടെ പിസികളിലേക്ക് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്ന ഫയൽ ചിത്രങ്ങൾ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു സമീപനം നൽകുന്നു, അവ ഓരോന്നും കൈകൊണ്ട് അനുഭവിച്ചറിയാതെയും സബ്‌ടൈറ്റിൽ നൽകാതെയും. കൂടാതെ, അവസാനം ഇത് യഥാർത്ഥ യന്ത്ര ദർശനത്തെ പ്രേരിപ്പിച്ചേക്കാം, ഇത് ചിലപ്പോൾ റോബോട്ടുകളെ അവരുടെ ക്യാമറകളിൽ നിന്ന് വരുന്ന വിവരങ്ങൾ തരംതിരിക്കാനും അവ എവിടെയാണെന്ന് തരംതിരിക്കാനും അനുവദിക്കും. അതിനാൽ രണ്ട് ചിത്രങ്ങൾക്ക് താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഗ്രൂപ്പിംഗ് [സംഖ്യകളുടെ] ഉണ്ടെങ്കിൽ, അവ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്. പൊതുവെ സമാനമായ ഒരു ലേഖനത്തിൽ നിന്ന്, പൊതുവെ സമാനമായ ഒരു ക്രമീകരണത്തിൽ നിർമ്മിച്ചത്. ഒരു ചിത്രം ഒരു ലിഖിതവുമായോ തലക്കെട്ടുമായോ ബന്ധപ്പെട്ടതാണെങ്കിൽ, ആ സമയത്ത് അതിൻ്റെ ഗണിതശാസ്ത്ര കോഡിനെ ഏകോപിപ്പിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത ചിത്രങ്ങൾ സമാനമായ ഒരു ഇനം കാണിക്കും, (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വാഹനം, മരം അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തി) അങ്ങനെ ഒരു ചിത്രവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പേര് മറ്റുള്ളവരിലേക്ക് മാറ്റി. “വളരെയധികം ചിത്രങ്ങളുള്ളതിനാൽ, പൊതുവെ നേരായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്ക് പോലും യഥാർത്ഥത്തിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും” അങ്ങനെ ചിത്രങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു.

⦁ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ

ബയോമെട്രിക് ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള രീതികൾ എന്ന നിലയിൽ ഫെയ്‌സ് അക്‌നോളജ്‌മെൻ്റ് ചട്ടക്കൂടുകൾ തുടർച്ചയായി പ്രശസ്തമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നതായി ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. മുഖം അംഗീകാരത്തിന് ബയോമെട്രിക് ചട്ടക്കൂടുകളിൽ ഒരു അടിസ്ഥാന ഭാഗമുണ്ട്, കൂടാതെ വിഷ്വൽ രഹസ്യാന്വേഷണവും സുരക്ഷയും ഉൾപ്പെടെയുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് ആകർഷകമാണ്. വ്യത്യസ്‌ത റിപ്പോർട്ടുകളിലെ മുഖചിത്രങ്ങളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള ജനസംഖ്യാ അംഗീകാരത്തിൻ്റെ വെളിച്ചത്തിൽ, തീരുമാനത്തിൻ്റെ അത്യാധുനിക ബയോമെട്രിക് നവീകരണമായി മാറാനുള്ള അവിശ്വസനീയമായ സാധ്യതയാണ് മുഖം അംഗീകാരത്തിന് ഉള്ളത്.

ചിത്രം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ

⦁ ചലന പരിശോധന

ചില അസൈൻമെൻ്റുകൾ മൂവ്മെൻ്റ് അസസ്‌മെൻ്റ് ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിയുന്നു, അവിടെ ഓരോ ചിത്രത്തിലും അല്ലെങ്കിൽ 3D സീനിലും അല്ലെങ്കിൽ ചിത്രങ്ങൾ നൽകുന്ന ക്യാമറയിൽ പോലും വേഗതയുടെ ഒരു ഗേജ് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു ചിത്ര പിന്തുടർച്ച തയ്യാറാണ്. അത്തരം നിയമനങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇവയാണ്:

⦁ ഈഗോ പ്രസ്ഥാനം

ക്യാമറ സൃഷ്‌ടിച്ച ഒരു ചിത്ര പരമ്പരയിൽ നിന്ന് ക്യാമറയുടെ 3D വഴക്കമില്ലാത്ത ചലനം (പിവറ്റും വ്യാഖ്യാനവും) തീരുമാനിക്കുന്നു.

⦁ ട്രാക്കിംഗ്

ചിത്രത്തിൻ്റെ തുടർച്ചയായി (പൊതുവായി) താൽപ്പര്യ കേന്ദ്രീകരണങ്ങളുടെയോ പ്രതിഷേധങ്ങളുടെയോ (ഉദാഹരണത്തിന്, വാഹനങ്ങളോ ആളുകളോ) കൂടുതൽ മിതമായ ക്രമീകരണത്തിൻ്റെ സംഭവവികാസങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നതാണ്.

⦁ ഒപ്റ്റിക്കൽ സ്ട്രീം

ചിത്രത്തിലെ ഓരോ ബിന്ദുവിനും ആ ബിന്ദു എങ്ങനെ ചിത്രത്തലവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്നു, അതായത്, അതിൻ്റെ പ്രകടമായ ചലനം എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നു എന്ന് തീരുമാനിക്കാനാണ് ഇത്. താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്ന 3D പോയിൻ്റ് സീനിൽ എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നു, ക്യാമറ എങ്ങനെ സീനുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്നു എന്നതിൻ്റെ ഒരു ഫലമാണ് ഈ ചലനം.

⦁ സീൻ റീമേക്കിംഗ്

ഒരു സീനിൻ്റെ ഒന്നോ (സാധാരണയായി) കൂടുതൽ ചിത്രങ്ങളോ വീഡിയോയോ നൽകിയാൽ, ദൃശ്യത്തിൻ്റെ 3D മോഡൽ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്ന രംഗം പുനർനിർമ്മാണം ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഏറ്റവും എളുപ്പമുള്ള സാഹചര്യത്തിൽ മോഡൽ 3D ഫോക്കസുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ആകാം. കൂടുതൽ പരിഷ്കരിച്ച തന്ത്രങ്ങൾ മൊത്തത്തിലുള്ള 3D ഉപരിതല മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നു

⦁ ഇമേജ് പുനർനിർമ്മാണം

ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള കോലാഹലങ്ങൾ (സെൻസർ ബഹളം, ചലനം അവ്യക്തം മുതലായവ) ഒഴിപ്പിക്കലാണ് ചിത്ര പുനർനിർമ്മാണത്തിൻ്റെ പോയിൻ്റ്. കോലാഹലത്തെ പുറത്താക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ സങ്കൽപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന രീതിശാസ്ത്രം വ്യത്യസ്ത തരം ചാനലുകളാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ലോ-പാസ് ചാനലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മധ്യ ചാനലുകൾ. കൂടുതൽ ആധുനിക തന്ത്രങ്ങൾ അയൽപക്ക ചിത്ര ഘടനകൾ എങ്ങനെ സാദൃശ്യം പുലർത്തുന്നു എന്നതിൻ്റെ ഒരു മാതൃക പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, കോലാഹലത്തിൽ നിന്ന് അവയെ തിരിച്ചറിയുന്ന ഒരു മാതൃക. സമീപത്തെ ചിത്ര ഘടനകളുടെ, ഉദാഹരണമായി, വരകളോ അരികുകളോ, കുറച്ച് സമയത്തിനുള്ളിൽ ചിത്ര വിവരങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നതിലൂടെ, പരീക്ഷാ ഘട്ടത്തിൽ നിന്ന് അയൽപക്ക ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ച് വേർതിരിക്കുന്നതിനെ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിലൂടെ, കോലാഹലം ഒഴിപ്പിക്കലിൻ്റെ ഉയർന്ന നിലവാരം സാധാരണയായി കുറവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ രീതിശാസ്ത്രങ്ങൾ. ഇവരുടെ ചിത്രരചനയാണ് ഈ രംഗത്തെ മാതൃക. ചില ചട്ടക്കൂടുകൾ ഒരു പ്രത്യേക എസ്റ്റിമേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ തിരിച്ചറിയൽ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്ന സ്വതന്ത്ര ആപ്ലിക്കേഷനുകളാണ്, മറ്റുള്ളവ ഒരു വലിയ പ്ലാനിൻ്റെ ഉപ-ക്രമീകരണം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, മെക്കാനിക്കൽ ആക്യുവേറ്ററുകളുടെ നിയന്ത്രണം, ക്രമീകരണം, ഡാറ്റാ ഇൻഫർമേഷൻ ബേസുകൾ, മാൻ- മെഷീൻ ഇൻ്റർഫേസുകൾ, അങ്ങനെ ഒരു പിസി വിഷൻ ഫ്രെയിംവർക്കിൻ്റെ പ്രത്യേക നിർവ്വഹണം അതിൻ്റെ ഉപയോഗക്ഷമത മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചതാണോ അല്ലെങ്കിൽ പ്രവർത്തന സമയത്ത് അതിൻ്റെ ചില ഭാഗങ്ങൾ നന്നായി പഠിക്കുകയോ ക്രമീകരിക്കുകയോ ചെയ്താൽ അതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. അതെന്തായാലും, നിരവധി പിസി കാഴ്ചകളിൽ കാണപ്പെടുന്ന പതിവ് ശേഷികൾ ഉണ്ട്