प्रतिमा ओळखणे महत्वाचे का आहे?

इंटरनेटवरील सुमारे 80 टक्के सामग्री दृश्य आहे. इमेज टॅगिंग सामग्री सारणीचा राजा म्हणून त्याचे स्थान का धारण करू शकते याचा अभ्यास तुम्ही आधीच सुरू करू शकता. व्यक्ती असो किंवा कंपन्या असो, एआय इमेज रेकग्निशनने ऑनलाइन व्हिज्युअल ओळखणे शक्य केले आहे कमीतकमी गडबड. प्रत्येक वर्षी सुमारे 657 अब्ज फोटो डिजिटल पद्धतीने पोस्ट केले जातात, बहुतेक सोशल मीडियावर दिसतात. त्या प्रतिमांचा एक चांगला भाग उत्पादनांचा प्रचार करणारे लोक आहेत, जरी ते नकळत करत असले तरीही. वापरकर्ता-व्युत्पन्न सामग्री (UGC) त्याच्या शुद्ध स्वरूपात ब्रँडसाठी एक उत्कृष्ट सक्षम आहे कारण ती सर्वोत्तम प्रकारची जाहिरात प्रदान करते.
जेव्हा सोशल मीडियावर ग्राहकांचा उल्लेख असतो तेव्हा कंपन्यांना सावध करण्यासाठी विपणन साधने आहेत, परंतु सोशल पोस्टमध्ये कोणीही त्यांचे नाव टॅग न करता ब्रँडची जाहिरात केली जाते तेव्हा त्याचे काय? येथेच AI प्रतिमा ओळख त्याचे मूल्य सिद्ध करते. जर टेकला योग्य डेटासेट दिले गेले, तर AI विशिष्ट टॅग नमूद न करता प्रतिमा ओळखू शकते. ब्रँड्ससाठी त्यांचे सामाजिक उल्लेख ट्रॅक आणि ट्रेस करण्यासाठी परिणाम अमूल्य आहेत.

प्रतिमा ओळख कशी कार्य करते?

आम्हाला माहित आहे की AI फोटो शोधत असलेल्या सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मवर शोधू शकते आणि त्यांची विस्तृत डेटा सेटशी तुलना करू शकते. ते नंतर संबंधित प्रतिमेवर निर्णय घेते जी मानवांच्या क्षमतेपेक्षा खूप वेगाने जुळते. सोशल मीडियावर त्यांच्या स्वत: सारखी सामग्री शोधण्यासाठी ब्रँड प्रतिमा ओळख वापरतात. याचा अर्थ ब्रँडचा लोगो ओळखणे किंवा सोशल मीडिया वापरकर्त्यांमध्ये सेंद्रियपणे ठेवलेले उत्पादन प्लेसमेंट ओळखणे. माणसांना इतकी माहिती शोधायला सांगणे सहज कंटाळवाणे होते. AI मानवी चुकांची काळजी करत नाही आणि अतुलनीय स्तरावर अचूक परिणाम देते. एआय इमेज रेकग्निशन मजकुराची गरज नसताना लोक ब्रँडबद्दल काय म्हणत आहेत यावर लक्ष ठेवते. वापरकर्त्यांना कंपनीचे नाव टाइप न करता त्यांचे सामाजिक उल्लेख ट्रॅक करण्यास सक्षम असलेले ब्रँड स्वतःला फायदेशीर स्थितीत सापडतील. केवळ AI मान्यताप्राप्त अभिज्ञापकांद्वारे त्यांच्या स्वतःच्या ऑनलाइन कव्हरेजमध्ये टॅप करण्याची क्षमता प्रचंड आहे आणि अतुलनीय कव्हरेज ऑफर करते.

येथे प्रतिमा ओळखण्याची काही विशिष्ट कार्ये आहेत:-

प्रथम आपल्याला प्रतिमा डेटामध्ये काही विशिष्ट वस्तू, वैशिष्ट्य किंवा क्रियाकलाप आहे की नाही हे निर्धारित करावे लागेल. हे कार्य सामान्यत: मनुष्याद्वारे कठोरपणे आणि प्रयत्नांशिवाय सोडवले जाऊ शकते, परंतु तरीही सामान्य प्रकरणासाठी संगणकाच्या दृष्टीमध्ये समाधानकारकपणे सोडवले जात नाही: अनियंत्रित परिस्थितीत अनियंत्रित वस्तू. या समस्येला सामोरे जाण्यासाठी विद्यमान पद्धती केवळ विशिष्ट वस्तूंसाठी उत्तम प्रकारे सोडवल्या जाऊ शकतात, जसे की साध्या भौमितिक वस्तू (उदा., पॉलीहेड्रा), मानवी चेहरे, मुद्रित किंवा हस्तलिखित अक्षरे, किंवा वाहने आणि विशिष्ट परिस्थितीत, विशेषत: अटींमध्ये वर्णन केलेले. कॅमेऱ्याशी संबंधित ऑब्जेक्टची सु-परिभाषित प्रदीपन, पार्श्वभूमी आणि पोझ. साहित्यात ओळखण्याच्या समस्येचे विविध प्रकार वर्णन केले आहेत:

• ऑब्जेक्ट ओळख

एक किंवा अनेक पूर्व-निर्दिष्ट किंवा शिकलेल्या वस्तू किंवा ऑब्जेक्ट वर्ग ओळखले जाऊ शकतात, सामान्यत: प्रतिमेतील त्यांच्या 2D पोझिशन्ससह किंवा दृश्यातील 3D पोझसह.

• ओळख
ऑब्जेक्टचे वैयक्तिक उदाहरण ओळखले जाते. विशिष्ट व्यक्तीचा चेहरा किंवा फिंगरप्रिंट किंवा विशिष्ट वाहनाची ओळख ही उदाहरणे आहेत.

• शोध
प्रतिमा डेटा विशिष्ट स्थितीसाठी स्कॅन केला जातो. वैद्यकीय प्रतिमांमध्ये संभाव्य असामान्य पेशी किंवा ऊतींचा शोध घेणे किंवा ऑटोमॅटिक रोड टोल सिस्टीममध्ये वाहन शोधणे ही उदाहरणे आहेत. तुलनेने सोप्या आणि जलद गणनेवर आधारित शोध कधीकधी मनोरंजक प्रतिमा डेटाचे लहान क्षेत्र शोधण्यासाठी वापरले जाते ज्याचे अचूक अर्थ काढण्यासाठी अधिक संगणकीय मागणी असलेल्या तंत्रांद्वारे विश्लेषण केले जाऊ शकते.

ओळखीवर आधारित अनेक विशेष कार्ये अस्तित्वात आहेत, जसे की:

• सामग्री-आधारित प्रतिमा पुनर्प्राप्ती
येथे विशिष्ट सामग्री असलेल्या प्रतिमांच्या मोठ्या संचामध्ये सर्व प्रतिमा शोधत आहेत. सामग्री वेगवेगळ्या प्रकारे निर्दिष्ट केली जाऊ शकते, उदाहरणार्थ लक्ष्य प्रतिमा सापेक्ष समानतेच्या दृष्टीने (मला प्रतिमा X सारख्या सर्व प्रतिमा द्या), किंवा मजकूर इनपुट म्हणून दिलेल्या उच्च-स्तरीय शोध निकषांच्या संदर्भात (मला सर्व प्रतिमा द्या ज्यात अनेक घरे, हिवाळ्यात घेतली जातात आणि त्यात एकही कार नाही).

• मुद्रा अंदाज
आपल्याला कॅमेऱ्याच्या सापेक्ष विशिष्ट वस्तूची स्थिती किंवा अभिमुखता अंदाज लावावा लागतो. या तंत्रासाठी एक उदाहरण अनुप्रयोग म्हणजे असेंब्ली लाईन परिस्थितीत कन्व्हेयर बेल्टमधून वस्तू पुनर्प्राप्त करण्यात रोबोटला मदत करणे.

• ऑप्टीकल कॅरेक्टर रेकग्निशन
OCR जे मुद्रित किंवा हाताने लिहिलेल्या मजकुराच्या प्रतिमांमधील वर्ण ओळखत आहे, सामान्यत: मजकूर अधिक फॉर्मेटमध्ये एन्कोड करण्यासाठी आणि मिशिगन स्टेट युनिव्हर्सिटी, संगणक विज्ञान आणि अभियांत्रिकी विभाग संपादित किंवा अनुक्रमणिका सक्षम करण्यासाठी. “पॅटर्न रिकग्निशन अँड इमेज प्रोसेसिंग (PRIP) लॅब फॅकल्टी आणि विद्यार्थी नमुने किंवा वस्तू ओळखण्यासाठी मशीनच्या वापराची तपासणी करतात. वस्तूंना जाणण्यासाठी, त्यांची कोणती वैशिष्ट्ये इतरांपेक्षा वेगळी आहेत हे शोधण्यासाठी आणि वर्गीकरण करण्यासाठी मशीनद्वारे वापरता येणारे अल्गोरिदम डिझाइन करण्यासाठी पद्धती विकसित केल्या जातात. महत्त्वाच्या अनुप्रयोगांमध्ये चेहरा ओळख, फिंगरप्रिंट ओळख, दस्तऐवज प्रतिमा विश्लेषण, 3D ऑब्जेक्ट मॉडेल बांधकाम, रोबोट नेव्हिगेशन आणि 3D व्हॉल्यूमेट्रिक डेटाचे व्हिज्युअलायझेशन/एक्सप्लोरेशन समाविष्ट आहे. सध्याच्या संशोधनातील समस्यांमध्ये बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण, स्वयंचलित पाळत ठेवणे आणि ट्रॅकिंग, हँडलेस एचसीआय, फेस मॉडेलिंग, डिजिटल वॉटरमार्किंग आणि ऑनलाइन दस्तऐवजांचे विश्लेषण करणे समाविष्ट आहे. लॅबच्या अलीकडील पदवीधरांनी हस्तलेखन ओळख, स्वाक्षरी पडताळणी, व्हिज्युअल शिक्षण आणि प्रतिमा पुनर्प्राप्तीवर काम केले आहे.

⦁ चेहऱ्याची ओळख
आम्हाला माहित आहे की बायोमेट्रिक माहिती काढण्याचे माध्यम म्हणून चेहरा ओळखण्याची प्रणाली उत्तरोत्तर लोकप्रिय होत आहे. बायोमेट्रिक प्रणालींमध्ये चेहरा ओळखणे महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते आणि व्हिज्युअल पाळत ठेवणे आणि सुरक्षिततेसह असंख्य अनुप्रयोगांसाठी आकर्षक आहे. विविध दस्तऐवजांवर चेहऱ्याच्या प्रतिमांना सामान्य लोक स्वीकारत असल्यामुळे, चेहरा ओळखणे हे पुढच्या पिढीतील निवडीचे बायोमेट्रिक तंत्रज्ञान बनण्याची मोठी क्षमता आहे.

प्रतिमा ओळख प्रणाली

⦁ गती विश्लेषण
अनेक कार्ये गतीच्या अंदाजाशी संबंधित आहेत जिथे प्रतिमेतील प्रत्येक बिंदूवर किंवा 3D दृश्यात किंवा प्रतिमा तयार करणाऱ्या कॅमेऱ्याच्या वेगाचा अंदाज तयार करण्यासाठी प्रतिमेच्या अनुक्रमावर प्रक्रिया केली जाते. अशा कार्यांची उदाहरणे आहेत:

⦁  अहं गती
कॅमेऱ्याने तयार केलेल्या प्रतिमेच्या क्रमावरून कॅमेऱ्याची 3D कठोर गती (फिरणे आणि भाषांतर) निश्चित करणे.

⦁ ट्रॅकिंग
ट्रॅकिंग म्हणजे प्रतिमा क्रमामध्ये (सामान्यतः) स्वारस्य बिंदू किंवा वस्तूंच्या (उदा., वाहने किंवा मानव) च्या हालचालींचे अनुसरण करणे.

⦁ ऑप्टिकल प्रवाह
प्रतिमेतील प्रत्येक बिंदूसाठी, तो बिंदू प्रतिमेच्या समतलाच्या सापेक्ष कसा फिरत आहे, म्हणजे, त्याची स्पष्ट गती निर्धारित करण्यासाठी आहे. ही गती दृश्यात संबंधित 3D पॉइंट कसा हलतो आहे आणि कॅमेरा दृश्याच्या सापेक्ष कसा हलतो आहे या दोन्हीचा परिणाम आहे.

⦁ दृश्य पुनर्रचना
एखाद्या दृश्याच्या एक किंवा (सामान्यत:) अधिक प्रतिमा किंवा व्हिडिओ दिल्यास, दृश्याच्या पुनर्रचनाचे उद्दीष्ट दृश्याच्या 3D मॉडेलची गणना करणे आहे. सर्वात सोप्या प्रकरणात मॉडेल 3D पॉइंट्सचा संच असू शकतो. अधिक अत्याधुनिक पद्धती संपूर्ण 3D पृष्ठभाग मॉडेल तयार करतात

⦁ इमेज रिस्टोरेशन
प्रतिमा पुनर्संचयित करण्याचे उद्दिष्ट म्हणजे प्रतिमांमधून आवाज (सेन्सरचा आवाज, मोशन ब्लर इ.) काढून टाकणे. आवाज काढून टाकण्यासाठी सर्वात सोपा मार्ग म्हणजे विविध प्रकारचे फिल्टर जसे की लो-पास फिल्टर्स किंवा मिडियन फिल्टर्स. अधिक अत्याधुनिक पद्धती स्थानिक प्रतिमा रचना कशा दिसतात याचे एक मॉडेल गृहीत धरतात, एक मॉडेल जे त्यांना आवाजापासून वेगळे करते. प्रथम स्थानिक प्रतिमा संरचनांच्या दृष्टीने प्रतिमा डेटाचे विश्लेषण करून, जसे की रेषा किंवा कडा, आणि नंतर विश्लेषणाच्या चरणातील स्थानिक माहितीच्या आधारे फिल्टरिंग नियंत्रित करून, सामान्यपणे सोप्या पद्धतींच्या तुलनेत आवाज काढण्याची अधिक चांगली पातळी प्राप्त होते. या क्षेत्रातील एक उदाहरण म्हणजे त्यांची चित्रकला. काही सिस्टीम हे स्वतंत्र ऍप्लिकेशन्स असतात जे विशिष्ट मोजमाप किंवा शोध समस्या सोडवतात, तर इतर मोठ्या डिझाईनची उप-प्रणाली बनवतात ज्यामध्ये, उदाहरणार्थ, यांत्रिक ॲक्ट्युएटर, नियोजन, माहिती डेटाबेस, मनुष्य-नियंत्रणासाठी उप-प्रणाली देखील असतात. मशीन इंटरफेस इ. कॉम्प्युटर व्हिजन सिस्टीमची विशिष्ट अंमलबजावणी ही त्याची कार्यक्षमता पूर्व-निर्दिष्ट आहे की नाही किंवा ऑपरेशन दरम्यान त्याचा काही भाग शिकला किंवा सुधारला जाऊ शकतो यावर देखील अवलंबून असतो. तथापि, काही विशिष्ट कार्ये आहेत जी अनेक संगणक दृष्टी प्रणालींमध्ये आढळतात.

 

प्रतिमा ओळखीसह सखोल शिक्षण

प्रतिमा ओळख AI च्या आधी होती. तरीही मशीन लर्निंग घटक वस्तू किंवा व्यक्तीचा चेहरा ओळखण्याच्या पद्धतींमध्ये क्रांती घडवत आहे. तथापि, मशीन लर्निंग केवळ तेव्हाच प्रभावी आहे जेव्हा ते फीड करण्यासाठी डेटा असेल. एआयच्या सर्व ऑटोमेशनसाठी, प्रतिमा ओळखण्याचे कार्य करणे ही एक साधी विनंती नाही. दृश्यांबद्दलची आपली समज हा दुसरा स्वभाव आहे; हे असे काहीतरी आहे जे आम्ही लहानपणापासूनच करण्यासाठी प्रोग्राम केलेले आहे. मशीनला तेच विचारणे ही सरळ प्रक्रिया नाही. त्या कारणास्तव, AI ओळखीचा एक लोकप्रिय प्रकार म्हणजे कॉन्व्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN). CNN ही एक पद्धत आहे जी एकमेकांच्या शेजारी असलेल्या पिक्सेलवर लक्ष केंद्रित करते. जवळून-स्थित प्रतिमा संबंधित असण्याची अधिक शक्यता असते, याचा अर्थ एखादी वस्तू किंवा चेहरा अधिक पारदर्शकतेसह चित्राशी जुळतो.
एआय इमेज रिकग्निशनचे स्पष्ट फायदे असले तरी सोशल मीडियावर कमाई करू पाहणारे ब्रँड, त्याच्या वापराची प्रकरणे खूप खोलवर जातात. ऑटोमोबाईल जगतात सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार ही पुढची मोठी गोष्ट बनणार आहे आणि AI इमेज रेकग्निशन टेक त्यांना सामर्थ्यवान बनवण्यात मदत करत आहे. एक सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार जी रस्त्यावरील वस्तू आणि लोक शोधू शकते जेणेकरून ती त्यांच्याशी धडकू नये, आपोआप घडत नाही. माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी प्रतिमा ओळखणे आवश्यक आहे. प्रत्येक सेल्फ-ड्रायव्हिंग कारमध्ये अनेक सेन्सर्स बसवलेले असतात त्यामुळे ती इतर चालणारी वाहने, सायकलस्वार, लोक - मुळात धोका निर्माण करू शकणारी कोणतीही गोष्ट ओळखू शकते. अनुभवी ड्रायव्हरप्रमाणेच ऑटोमेटेड कारला रस्त्याच्या धोक्यांवर प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे. 2020 मध्ये सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार रस्त्यावर येण्यापूर्वी इस्त्री करण्यासाठी अजूनही काही पैलू आहेत. परंतु जेव्हा वाहन ऑटोमेशन किक-इन होईल, तेव्हा AI इमेज रेकग्निशन त्यांच्या मागे सुरक्षितपणे काम करणाऱ्या प्रमुख चालकांपैकी एक असेल.
⦁ प्रतिमा संपादन
डिजिटल इमेज एक किंवा अनेक इमेज सेन्सरद्वारे तयार केली जाते, ज्यामध्ये विविध प्रकारच्या प्रकाश-संवेदनशील कॅमेऱ्यांव्यतिरिक्त, रेंज सेन्सर, टोमोग्राफी उपकरणे, रडार, अल्ट्रा-सॉनिक कॅमेरे इ. सेन्सरच्या प्रकारावर अवलंबून असते, परिणामी प्रतिमा डेटा ही एक सामान्य 2D प्रतिमा, 3D खंड किंवा प्रतिमा क्रम आहे. पिक्सेल मूल्ये सामान्यत: एक किंवा अनेक वर्णक्रमीय बँड (राखाडी प्रतिमा किंवा रंगीत प्रतिमा) मध्ये प्रकाशाच्या तीव्रतेशी संबंधित असतात, परंतु ते वेगवेगळ्या भौतिक उपायांशी देखील संबंधित असू शकतात, जसे की खोली, ध्वनि किंवा इलेक्ट्रोमॅग्नेटिक लहरींचे शोषण किंवा परावर्तन किंवा परमाणु चुंबकीय अनुनाद.
⦁ पूर्व-प्रक्रिया:
माहितीचा काही विशिष्ट भाग काढण्यासाठी इमेज डेटावर कॉम्प्युटर व्हिजन पद्धत लागू करण्याआधी, पद्धतीद्वारे निहित काही गृहितकांचे समाधान करते याची खात्री करण्यासाठी डेटावर प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे. उदाहरणे आहेत
1. इमेज कोऑर्डिनेट सिस्टीम योग्य असल्याची खात्री करण्यासाठी पुन्हा नमुना घेणे.
2. सेन्सरचा आवाज चुकीची माहिती देत ​​नाही याची खात्री करण्यासाठी आवाज कमी करणे.
3. संबंधित माहिती शोधली जाऊ शकते याची खात्री करण्यासाठी कॉन्ट्रास्ट सुधारणा.
4. स्थानिक पातळीवर योग्य स्केलवर प्रतिमा संरचना वाढविण्यासाठी स्केल-स्पेस प्रतिनिधित्व.
⦁ वैशिष्ट्य काढणे:
जटिलतेच्या विविध स्तरावरील प्रतिमा वैशिष्ट्ये प्रतिमा डेटामधून काढली जातात. अशा वैशिष्ट्यांची विशिष्ट उदाहरणे म्हणजे रेषा, कडा आणि कडा
स्थानिकीकृत स्वारस्य बिंदू जसे की कोपरे, ब्लॉब किंवा बिंदू. अधिक जटिल वैशिष्ट्ये पोत, आकार किंवा गतीशी संबंधित असू शकतात.
⦁ शोध/विभाजन:
प्रक्रियेच्या काही टप्प्यावर पुढील प्रक्रियेसाठी प्रतिमेचे कोणते बिंदू किंवा प्रदेश संबंधित आहेत याबद्दल निर्णय घेतला जातो. उदाहरणे आहेत
1. स्वारस्य बिंदूंच्या विशिष्ट संचाची निवड
2. एक किंवा एकाधिक प्रतिमा क्षेत्रांचे विभाजन ज्यामध्ये स्वारस्य असलेली विशिष्ट वस्तू आहे.
⦁ उच्च-स्तरीय प्रक्रिया:
या टप्प्यावर इनपुट हा सामान्यत: डेटाचा एक छोटा संच असतो, उदाहरणार्थ पॉइंट्सचा संच किंवा ॲनिमेज प्रदेश ज्यामध्ये विशिष्ट ऑब्जेक्ट आहे असे गृहीत धरले जाते. उर्वरित प्रक्रिया यासह करते, उदाहरणार्थ:
1. डेटा मॉडेल-आधारित आणि अनुप्रयोग विशिष्ट गृहितकांना पूर्ण करतो याची पडताळणी.
2. अनुप्रयोग विशिष्ट पॅरामीटर्सचा अंदाज, जसे की ऑब्जेक्ट पोझ किंवा ऑब्जेक्टसाइज.
3. शोधलेल्या वस्तूचे विविध श्रेणींमध्ये वर्गीकरण करणे. त्यामुळे, प्रतिमा प्रक्रिया AI ला प्रतिमा ओळखण्यास आणि प्रतिमा ओळखानुसार प्रतिसाद देण्यास मदत करते.

प्रतिमांचे अखंड भविष्य

जसजसे तंत्रज्ञान सुधारेल, प्रतिमा ओळखणे आणखी मोठे परिणाम देईल. लॉबस्टर येथील मशीन लर्निंगचे प्रमुख, व्लादिमीर पावलोव्ह म्हणतात, “वस्तू ओळखण्यासाठी गणिताचा आधार बराच काळ अस्तित्वात आहे, परंतु संगणकीय दृष्टी अल्गोरिदम वापरण्याच्या तांत्रिक शक्यता अलीकडेच दिसल्या. आधीच, न्यूरल नेटवर्क परिपूर्ण डिटेक्टर बनविण्यास परवानगी देतात जे मानवांपेक्षा चांगले कार्य करण्यास सक्षम आहेत. एक मोठा धक्का प्रशिक्षणासाठी चिन्हांकित प्रतिमा डेटासेटची उपस्थिती रोखतो, परंतु नजीकच्या भविष्यात, ही समस्या होणार नाही. कॉम्प्युटर व्हिजन अभियंते सक्रियपणे स्वयं-शिक्षण अल्गोरिदमवर कार्य करत आहेत. भविष्यात दृश्य संप्रेषणाचा खूप प्रभाव असलेल्या, प्रतिमा ओळखणे हे आपण पाहत असलेल्या अनेक चित्रांमागील मुख्य घटक असणार आहे. वास्तविक जीवनात आणि ऑनलाइन दोन्ही.