प्रतिमा ओळखणे महत्वाचे का आहे?

वेबवरील सुमारे 80% पदार्थ व्हिज्युअल आहे. पदार्थ सारणीचा स्वामी म्हणून चित्र लेबलिंग का स्थान असू शकते हे आपण आधीच कार्य करण्यास सक्षम असाल. लोक किंवा संस्था असोत, एआय इमेज रेकग्निशनने क्षुल्लक वस्तूसह ऑनलाइन व्हिज्युअल वेगळे करणे कल्पनीय बनवले आहे. तेथे दरवर्षी सुमारे 657 अब्ज छायाचित्रे काळजीपूर्वक पोस्ट केली जातात, ज्याचा मोठा भाग ऑनलाइन मीडियाद्वारे दर्शविला जातो. त्या चित्रांचा एक सभ्य तुकडा म्हणजे ते असे चुकून करत आहेत की नाही याची पर्वा न करता वस्तूंची प्रगती करणाऱ्या व्यक्ती. क्लायंट उत्पादित सामग्री (UGC) त्याच्या सर्वात परिपूर्ण संरचनेत ब्रँडसाठी एक उत्कृष्ट सशक्त प्रभाव आहे कारण ती सर्वात आदर्श प्रकारची प्रगती देते.

ऑनलाइन माध्यमांद्वारे खरेदीदार सूचना दिल्यावर अलार्म संस्थांसाठी जाहिरात उपकरणे आहेत, तथापि, सोशल पोस्टमध्ये कोणीही त्यांचे नाव न लावता ब्रँड्सची प्रगती केव्हा होते याबद्दल काही सांगायला नको का? ही अशी जागा आहे जिथे AI प्रतिमा ओळख त्याचे मूल्य दर्शवते. तंत्रज्ञानाने योग्य डेटासेटची काळजी घेतल्याच्या संधीवर, एआय स्पष्ट लेबल शिवाय चित्र वेगळे करू शकते. ब्रँड्सना त्यांच्या सामाजिक सूचनांचा मागोवा घेण्यासाठी आणि त्यांचे अनुसरण करण्यासाठी परिणाम महत्त्वाचे आहेत.

प्रतिमा ओळख कशी कार्य करते?

आम्हाला कदाचित माहिती आहे की AI छायाचित्रे शोधण्यासाठी वेब-आधारित मीडिया टप्प्यांमधून पाहू शकते आणि त्याच्या विस्तृत माहिती संग्रहासोबत कॉन्ट्रास्ट करू शकते. त्या वेळी ते समर्पक चित्र निवडते जे लोक करू शकतील त्यापेक्षा खूप लवकर जुळतात. वेब-आधारित माध्यमांद्वारे त्यांच्या स्वत:च्या सारखी सामग्री शोधण्यासाठी ब्रँड चित्र पोचपावती वापरतात. याचा अर्थ ब्रँडचा लोगो वेगळे करणे किंवा वेब-आधारित मीडिया क्लायंटमध्ये नैसर्गिकरित्या स्थितीत असलेल्या आयटमची स्थिती समजणे. लोकांना इतक्या मोठ्या प्रमाणात डेटा प्रभावीपणे मासेमारी करण्याची विनंती करणे कंटाळवाणे होते. सिम्युलेटेड इंटेलिजन्स मानवी चुकांवर ताण देत नाही आणि अतुलनीय स्तरावर अचूक परिणाम देते. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पिक्चर पोचपावती मजकुराची आवश्यकता न ठेवता व्यक्ती ब्रँडबद्दल काय सांगत आहेत हे स्क्रीनवर दाखवते. क्लायंटने संस्थेचे नाव टाईप करण्याची अपेक्षा न ठेवता त्यांच्या सामाजिक सूचनांचे पालन करण्यास तयार असलेले ब्रँड अमूल्य स्थितीत संपतील. केवळ AI समजलेल्या अभिज्ञापकांद्वारे त्यांच्या स्वतःच्या ऑनलाइन समावेशाचा लाभ घेण्याची शक्यता प्रचंड आहे आणि अतुलनीय समावेश ऑफर करते.

येथे प्रतिमा ओळखण्याचे काही सामान्य काम आहेत:-

चित्राच्या माहितीमध्ये काही विशिष्ट लेख, हायलाइट किंवा हालचाल आहे की नाही हे आपण सुरुवातीपासूनच ठरवले पाहिजे. या असाइनमेंटला सामान्यत: मनापासून आणि मानवाकडून परिश्रम न करता संबोधित केले जाऊ शकते, तरीही एकूण प्रकरणासाठी पीसी व्हिजनमध्ये अद्याप पुरेशी हाताळणी केलेली नाही: विवेकाधीन परिस्थितीत स्वत: ची ठाम लेख. ही समस्या व्यवस्थापित करण्यासाठी सध्याची तंत्रे केवळ सुस्पष्ट लेखांसाठी उत्तम प्रकारे हाताळली जाऊ शकतात, उदाहरणार्थ, मूलभूत गणिती वस्तू (उदा., पॉलीहेड्रल), मानवी चेहरे, मुद्रित किंवा लिप्यंतरित वर्ण, किंवा वाहने आणि स्पष्ट परिस्थितीत, सामान्यत: सर्वांपर्यंत चित्रित केले जाते. कॅमेऱ्याशी तुलनात्मक आयटमचे वैशिष्ट्यीकृत ब्राइटनिंग, पाया आणि पवित्रा. पोचपावती समस्येचे विविध वर्गीकरण लेखनात चित्रित केले आहे:

• ऑब्जेक्ट ओळख

एक किंवा काही पूर्व-निर्धारित किंवा शिकलेले लेख किंवा आयटम वर्ग सामान्यतः चित्रातील त्यांच्या 2D परिस्थितींसह किंवा दृश्यातील 3D मुद्रांसह पाहिले जाऊ शकतात.

• ओळख

लेखाचे वैयक्तिक प्रकरण समजले जाते. मॉडेल्स एखाद्या विशिष्ट व्यक्तीच्या चेहऱ्याचा किंवा विशिष्ट चिन्हाचा किंवा विशिष्ट वाहनाच्या आयडीचा पुरावा वेगळे करतात.

• शोध

चित्र माहिती एका विशिष्ट स्थितीसाठी तपासली जाते. मॉडेल्स म्हणजे क्लिनिकल चित्रांमध्ये कल्पना करता येण्याजोग्या विचित्र पेशी किंवा ऊतींचा शोध किंवा प्रोग्राम केलेल्या रस्त्यावरील खर्चाच्या फ्रेमवर्कमध्ये वाहनाची ओळख. माफक प्रमाणात सरळ आणि झटपट गणनेवर अवलंबून असलेला शोध येथे आहे आणि तेथे मनोरंजक चित्र माहितीचे अधिक विनम्र जिल्हे शोधण्यासाठी वापरले जाते जे योग्य भाषांतर तयार करण्यासाठी अधिक संगणकीय विनंती धोरणाद्वारे खंडित केले जाऊ शकते.

पावतीवर अवलंबून काही विशिष्ट उपक्रम अस्तित्वात आहेत, उदाहरणार्थ,

• सामग्री-आधारित चित्र पुनर्प्राप्ती

येथे एक विशिष्ट पदार्थ असलेल्या चित्रांच्या मोठ्या मांडणीत सर्व चित्रे शोधत आहेत. पदार्थ अनपेक्षित पद्धतीने निर्धारित केला जाऊ शकतो, उदाहरणार्थ, वस्तुनिष्ठ चित्राच्या सापेक्षतेनुसार (मला चित्र X सारखी सर्व चित्रे द्या), किंवा मजकूर इनपुट म्हणून दिलेले महत्त्वपूर्ण स्तर पाठपुरावा मानके (मला सर्व चित्रे द्या ज्यात असंख्य आहेत. घरे, हिवाळ्यात घेतली जातात आणि त्यामध्ये कोणतीही वाहने नाहीत).

• मुद्रा मूल्यांकन

आपल्याला कॅमेऱ्याशी तुलनात्मक विशिष्ट लेखाची स्थिती किंवा दिशा मोजण्याची आवश्यकता आहे. या रणनीतीसाठी मॉडेल ॲप्लिकेशन रोबोटला यांत्रिक उत्पादन प्रणालीच्या परिस्थितीत ट्रान्सपोर्ट लाइनमधून वस्तू पुनर्प्राप्त करण्यात मदत करेल.

• ऑप्टिकल वर्ण पोचपावती

OCR जे मुद्रित किंवा स्वहस्ते लिखित सामग्रीच्या चित्रांमधील वर्ण वेगळे करते, बहुतेक भागांसाठी एखाद्या संस्थेतील सामग्री अधिक एन्कोड करण्याच्या अंतिम उद्दिष्टासह आणि संगणक विज्ञान आणि अभियांत्रिकी विभाग, मिशिगन स्टेट युनिव्हर्सिटीमध्ये बदल करण्यास किंवा ऑर्डर करण्यास सक्षम बनवते. वस्तू शोधण्यासाठी, त्यांच्या कोणते ठळक वैशिष्ट्ये ते इतरांकडून ओळखतात ते शोधण्यासाठी आणि कॅरेक्टरायझेशन करण्यासाठी यंत्राद्वारे वापरता येणाऱ्या गणनेचे नियोजन करण्यासाठी धोरणे तयार केली जातात. महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोगांमध्ये चेहरा पोचपावती, बोटांचे ठसे ओळखता येण्याजोगे पुरावे, रेकॉर्ड चित्र तपासणी, 3D लेख मॉडेल विकास, रोबोट मार्ग आणि 3D व्हॉल्यूमेट्रिक माहितीचे प्रतिनिधित्व/तपास यांचा समावेश आहे. ओहोटी आणि प्रवाह संशोधन समस्यांमध्ये बायोमेट्रिक पुष्टीकरण, प्रोग्राम केलेले निरीक्षण आणि अनुसरण, हँडलेस एचसीआय, फेस डिस्प्ले, संगणकीकृत वॉटरमार्किंग आणि ऑनलाइन संग्रहणांचे परीक्षण यांचा समावेश आहे. प्रयोगशाळेच्या दिवंगत माजी विद्यार्थ्यांनी लेखणीची पोचपावती, स्वाक्षरी तपासणी, व्हिज्युअल लर्निंग आणि चित्र पुनर्प्राप्ती हाताळली आहे.”

मॉडेल:

चित्राचा विषय ओळखण्याचा पर्याय मिळण्यासाठी धक्कादायकपणे दोन पिक्सेल डेटा लागतो, हे एमआयटीच्या एका तज्ज्ञाने शोधून काढलेल्या गटाला आढळले आहे. प्रकटीकरण ऑनलाइन चित्रांच्या यांत्रिक ओळखण्यायोग्य पुराव्यामध्ये विलक्षण प्रगती दर्शवू शकते आणि शेवटी, पीसीला लोकांप्रमाणेच पाहण्यासाठी एक आधार देऊ शकतो. विशेषत: लहान चित्रणाचा अंदाज लावणे हे इंटरनेटवरील अब्जावधी चित्रांची यादी तयार करण्याच्या दृष्टीने एक महत्त्वपूर्ण प्रगती असेल. आत्तापर्यंत, चित्रे शोधण्याचा एकमेव दृष्टिकोन प्रत्येक प्रतिमेसाठी व्यक्तींनी हाताने प्रविष्ट केलेल्या सामग्री शिलालेखांवर अवलंबून असतो आणि असंख्य चित्रांना अशा डेटाची आवश्यकता असते. प्रोग्राम केलेला आयडी व्यक्तींनी संगणकीकृत कॅमेऱ्यातून त्यांच्या PC वर डाउनलोड केलेली चित्रे फाइल करण्याचा दृष्टीकोन देखील देईल, अनुभव न घेता आणि प्रत्येकाला हाताने उपशीर्षक न घेता. तसेच, शेवटी ते अस्सल मशीन व्हिजन प्रॉम्प्ट करू शकते, जे काहीवेळा रोबोट्सना त्यांच्या कॅमेऱ्यांमधून येणारी माहिती शोधून काढू शकते आणि ते कुठे आहेत ते शोधू शकतात. जेणेकरून दोन चित्रांमध्ये [संख्यांचे] तुलनात्मक गट असतील तर ते कदाचित तुलनात्मक असतील. सामान्यत: समान लेखातून बनवलेले, सामान्यत: समान व्यवस्थेमध्ये. जर एखादे चित्र शिलालेख किंवा शीर्षकाशी संबंधित असेल, तर त्या वेळी त्याच्या गणितीय संहितेशी समन्वय साधणारी भिन्न चित्रे कदाचित एक समान वस्तू दर्शवतील, (उदाहरणार्थ, वाहन, झाड किंवा व्यक्ती) अशा प्रकारे एका चित्राशी संबंधित नाव असू शकते. इतरांकडे हलविले. अशा प्रकारे चित्रे ओळखण्यात "अत्यंत जास्त चित्रांसह, अगदी सामान्यपणे सरळ गणिते देखील चांगली कामगिरी करू शकतात".

⦁ चेहऱ्याची ओळख

बायोमेट्रिक डेटा काढून टाकण्याच्या पद्धती म्हणून फेस ॲकनॉलॉजमेंट फ्रेमवर्क सतत प्रसिद्ध होत असल्याचे आम्हाला जाणवते. बायोमेट्रिक फ्रेमवर्कमध्ये चेहरा पोचपावती मूलभूत भाग आहे आणि व्हिज्युअल टोपण आणि सुरक्षिततेसह विविध अनुप्रयोगांसाठी मोहक आहे. विविध अहवालांवरील चेहऱ्यावरील छायाचित्रांची एकूण लोकसंख्येची पोचपावती लक्षात घेता, चेहऱ्यावरील पोचपावती निर्णयाच्या अत्याधुनिक बायोमेट्रिक नवकल्पनामध्ये बदलण्याची अविश्वसनीय क्षमता आहे.

चित्र ओळख प्रणाली

⦁ गती परीक्षा

काही असाइनमेंट्स हालचाली मूल्यांकनासह ओळखतात जेथे चित्रात किंवा 3D दृश्यात प्रत्येक फोकसवर किंवा चित्रे वितरीत करणाऱ्या कॅमेऱ्याचा वेग मोजण्यासाठी चित्र उत्तराधिकार तयार केले जाते. अशा असाइनमेंटची उदाहरणे आहेत:

⦁ अहंकार चळवळ

कॅमेऱ्याने तयार केलेल्या चित्रामधून कॅमेऱ्याची 3D नम्र हालचाल (पिव्होट आणि व्याख्या) ठरवणे.

⦁ ट्रॅकिंग

चित्राच्या उत्तरार्धात (सामान्यत:) स्वारस्य फोकस किंवा निषेध (उदा. वाहने किंवा लोक) च्या अधिक विनम्र मांडणीच्या घडामोडींचे अनुसरण केले जाईल.

⦁ ऑप्टिकल प्रवाह

हे ठरवायचे आहे, चित्रातील प्रत्येक बिंदूसाठी, तो बिंदू चित्राच्या समतलतेशी तुलनात्मकपणे कसा फिरत आहे, म्हणजे, त्याची स्पष्ट हालचाल. ही हालचाल दृश्यात तुलना करणारा 3D बिंदू कसा हलतो आणि कॅमेरा दृश्याशी तुलनात्मक कसा हलतो या दोन्हीचा परिणाम आहे.

⦁ सीन रीमेकिंग

एखाद्या दृश्याची एक किंवा (सामान्यत:) अधिक चित्रे किंवा व्हिडिओ, दृश्याच्या 3D मॉडेलची नोंदणी करणारे दृश्य पुनरुत्पादन लक्ष्य दिले जाते. सर्वात सोप्या प्रकरणात मॉडेल 3D फोकसचा एक समूह असू शकतो. अधिक परिष्कृत धोरणे एकूण 3D पृष्ठभाग मॉडेल तयार करतात

⦁ प्रतिमा पुनर्बांधणी

चित्रांच्या पुनर्बांधणीचा मुद्दा म्हणजे चित्रांमधून होणारा गोंधळ (सेन्सरचा कोलाहल, हालचाल अस्पष्ट इ.) काढून टाकणे. गोंधळ निष्कासित करण्यासाठी सर्वात कमी क्लिष्ट संकल्पना पद्धती म्हणजे विविध प्रकारचे चॅनेल, उदाहरणार्थ, लो-पास चॅनेल किंवा मध्यम चॅनेल. अधिक आधुनिक रणनीतींमध्ये शेजारच्या चित्र रचना कशा सारख्या असतात या मॉडेलची अपेक्षा असते, एक मॉडेल जे त्यांना गोंधळातून ओळखते. प्रथम जवळच्या चित्र संरचनांची काही वेळात चित्र माहिती तपासण्याद्वारे, उदाहरणार्थ, रेषा किंवा कडा, आणि नंतर परीक्षेच्या टप्प्यापासून अतिपरिचित डेटावर अवलंबून असलेल्या विभक्ततेवर नियंत्रण ठेवून, सामान्यत: उच्च स्तरावरील गोंधळ निर्वासन सामान्यत: कमी विरूद्ध होते. जटिल पद्धती. या क्षेत्रातील एक मॉडेल म्हणजे त्यांची चित्रकला. काही फ्रेमवर्क स्वतंत्र ऍप्लिकेशन्स आहेत जे विशिष्ट अंदाज किंवा ओळख समस्येचे निराकरण करतात, तर इतरांमध्ये मोठ्या योजनेची उप-व्यवस्था असते ज्यामध्ये, उदाहरणार्थ, यांत्रिक ॲक्ट्युएटर्सच्या नियंत्रणासाठी उप-चौकट, व्यवस्था, डेटा माहिती बेस, मनुष्य- मशीन इंटरफेस, आणि त्याचप्रमाणे पीसी व्हिजन फ्रेमवर्कची विशिष्ट अंमलबजावणी त्याचप्रमाणे त्याची उपयुक्तता पूर्व-निर्धारित असल्यास किंवा क्रियाकलाप दरम्यान त्यातील काही भाग खूप चांगले शिकले किंवा समायोजित केले असल्यास यावर अवलंबून असते. अनेक पीसी व्हिजनमध्ये नियमित क्षमता आढळतात