ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။

ဝဘ်ပေါ်ရှိ အရာဝတ္ထုများ၏ 80% ခန့်သည် အမြင်အာရုံဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် ၎င်း၏နေရာကို ဓာတ်ဇယား၏သခင်အဖြစ် ဆုပ်ကိုင်ထားနိုင်သည်ကို သင်စတင်လေ့လာနိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ လူဖြစ်စေ၊ အဖွဲ့အစည်းဖြစ်စေ၊ AI ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုသည် ၎င်းအား အရေးမပါသော အရာဝတ္ထုများဖြင့် အွန်လိုင်းမှ ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေပါသည်။ နှစ်စဉ် ဂရုတစိုက်တင်ထားသော ဓာတ်ပုံပေါင်း ၆၅၇ ဘီလီယံခန့်ရှိပြီး ကြီးမားသောအပိုင်းကို အွန်လိုင်းမီဒီယာမှတစ်ဆင့် ပြသလျက်ရှိသည်။ အဲဒီပုံတွေရဲ့ အံဝင်ခွင်ကျ အပိုင်းတစ်ပိုင်းဟာ မတော်တဆ လုပ်တာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ လူတစ်ဦးချင်းစီရဲ့ ရှေ့ရောက်နေတဲ့ အရာတွေပါ။ ၎င်း၏ အပြည့်စုံဆုံးဖွဲ့စည်းပုံရှိ ဖောက်သည်ထုတ်လုပ်သည့်အကြောင်းအရာ (UGC) သည် အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် အစွမ်းထက်မြက်သော သြဇာလွှမ်းမိုးမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးစံပြတိုးတက်မှုအမျိုးအစားကို ပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် အစွမ်းထက်မြက်သော သြဇာအာဏာတစ်ခုဖြစ်သည်။

အွန်လိုင်းမီဒီယာမှတစ်ဆင့် ဝယ်သူသတိပေးချက်တစ်ခုရလာသောအခါတွင် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ကြော်ငြာကိရိယာများ ရှိသည်၊ သို့သော် လူမှုပို့စ်တွင် မည်သူမျှ ၎င်းတို့၏အမည်ကို တံဆိပ်မကပ်ဘဲ အမှတ်တံဆိပ်များ တိုးတက်မှုဖြစ်လာသည့်အခါတွင် မည်သည့်အရာမှ မပြောသင့်ပေ။ ဤနေရာသည် AI ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုသည် ၎င်း၏တန်ဖိုးကို ပြသသည့်နေရာဖြစ်သည်။ နည်းပညာသည် မှန်ကန်သောဒေတာအတွဲများကို ဂရုမစိုက်နိုင်သည့်အခါတွင် AI သည် တိကျပြတ်သားစွာ အညွှန်းမပါဘဲ ပုံတစ်ပုံကို ခွဲခြားနိုင်သည်။ ရလဒ်များသည် အမှတ်တံဆိပ်များ၏ လူမှုသတိပေးချက်များကို ခြေရာခံပြီး လိုက်နာရန် အရေးကြီးပါသည်။

ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိထားသည့်အတိုင်း AI သည် ဓာတ်ပုံများကို ရှာဖွေနေသည့် ဝဘ်အခြေခံမီဒီယာအဆင့်များမှတစ်ဆင့် ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး ၎င်းတို့အား ကျယ်ပြန့်သော အချက်အလက်စုဆောင်းမှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ထိုအချိန်တွင် ၎င်းသည် လူများလုပ်နိုင်သည်ထက် များစွာမြန်သည့်နှုန်းဖြင့် လိုက်ဖက်သော သက်ဆိုင်သည့်ပုံကို ရွေးချယ်သည်။ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ဝဘ်အခြေခံမီဒီယာမှတစ်ဆင့် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ကဲ့သို့သော အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေရန် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခု၏ လိုဂိုကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း သို့မဟုတ် ဝဘ်အခြေပြု မီဒီယာဖောက်သည်များကြားတွင် သဘာဝအတိုင်း နေရာယူထားသည့် အခြေအနေကို ရိပ်မိနေခြင်းကို ဆိုလိုသည်။ ဤကဲ့သို့ အချက်အလက်များစွာဖြင့် လူများကို ငါးဖမ်းခိုင်းခြင်းသည် ပင်ပန်းသည်။ အတုယူထားသော ဉာဏ်ရည်သည် လူ့အမှားအယွင်းအတွက် ဖိအားမပေးဘဲ တိကျသောရလဒ်များကို တုနှိုင်းမဲ့အဆင့်များတွင် ပြန်ပေးသည်။ Artificial Intelligence ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုလွှာသည် စာသားအတွက် မလိုအပ်ဘဲ အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုအကြောင်း လူတစ်ဦးချင်းစီက ပြောနေသည့်အရာများကို ပြသသည်။ အဖွဲ့အစည်းအမည်ကို ရိုက်ထည့်ရန် မမျှော်လင့်သောဖောက်သည်များမပါဘဲ ၎င်းတို့၏လူမှုရေးသတိပေးချက်များကို လိုက်နာရန်အဆင်သင့်ဖြစ်နေသော ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော အနေအထားတွင် ရှိနေပါသည်။ AI အသိအမှတ်ပြုသတ်မှတ်မှုစနစ်များမှတစ်ဆင့် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အွန်လိုင်းပါ၀င်မှုကို သီးသန့်အသုံးချရန်ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ကြီးမားပြီး တုနှိုင်းမမှီသောပါဝင်မှုကို ပေးဆောင်သည်။

ဤသည်မှာ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၏ သာမာန်အလုပ်အချို့ဖြစ်သည်-

ပုံအချက်အလက်တွင် သီးခြားဆောင်းပါး၊ မီးမောင်းထိုးပြခြင်း သို့မဟုတ် လှုပ်ရှားမှုအချို့ ပါဝင်ခြင်း ရှိ၊ မရှိကို အစကတည်းက ဆုံးဖြတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤတာဝန်ကို ယေဘူယျအားဖြင့် လူသားတစ်ဦးမှ နှလုံးသားဖြင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပြီး အားထုတ်မှုမရှိဘဲ လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း အလုံးစုံကိစ္စရပ်အတွက် PC ရူပါရုံတွင် လုံလောက်စွာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်းမရှိသေးပါ- လိုသလို အခြေအနေများတွင် မိမိကိုယ်ကို အခိုင်အမာ ဆောင်းပါးများ။ ဤပြဿနာကို စီမံခန့်ခွဲရန် လက်ရှိနည်းပညာများသည် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ဆောင်းပါးများအတွက်သာ အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းနိုင်သည် ဥပမာ၊ အခြေခံသင်္ချာအရာများ (ဥပမာ- polyhedral)၊ လူသားမျက်နှာများ၊ ပုံနှိပ်ထားသော သို့မဟုတ် ကူးယူထားသော စာလုံးများ သို့မဟုတ် ယာဉ်များ၊ နှင့် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော အခြေအနေများတွင် သာမန်အားဖြင့် ခပ်သိမ်းသောလောက်အထိ ပုံဖော်ထားသည်။ ကင်မရာနှင့် နှိုင်းယှဥ်သော အရာ၏ တောက်ပမှု၊ အုတ်မြစ်နှင့် ကိုယ်ဟန်အနေအထား ဝန်းကျင်။ အသိအမှတ်ပြုရေးကိစ္စ၏ အမျိုးမျိုးသော အမျိုးအစားများကို အရေးအသားတွင် ဖော်ပြထားပါသည်။

• အရာဝတ္ထုကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။

ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော သို့မဟုတ် လေ့လာထားသော ဆောင်းပါးများ သို့မဟုတ် ပစ္စည်းအတန်းအစား အနည်းငယ်ကို ပုံရှိ ၎င်းတို့၏ 2D အခြေအနေများ သို့မဟုတ် မြင်ကွင်းရှိ 3D ကိုယ်ဟန်အနေအထားများနှင့်အတူ ပုံမှန်အားဖြင့် ရိပ်မိနိုင်သည်။

• သက်သေခံခြင်း။

ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်၏ တစ်ဦးချင်းဖြစ်ရပ်ကို ရိပ်မိပါသည်။ မော်ဒယ်များသည် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ မျက်နှာ သို့မဟုတ် ထူးခြားသော အမှတ်အသား သို့မဟုတ် သီးခြားယာဉ် ID ၏ အထောက်အထားကို ခွဲခြားထားသည်။

• ထောက်လှမ်းခြင်း။

ပုံအချက်အလက်ကို အခြေအနေတစ်ခုအတွက် စစ်ဆေးသည်။ မော်ဒယ်များသည် စိတ်ကူးယဉ်နိုင်သော ထူးဆန်းသော ဆဲလ်များ သို့မဟုတ် တစ်ရှူးများကို ဆေးခန်းပုံများတွင် ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း သို့မဟုတ် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲထားသော လမ်းကုန်ကျစရိတ်ဘောင်တွင် ယာဉ်တစ်စီးကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ အတန်အသင့် ရိုးရှင်းပြီး လျင်မြန်သော တွက်ချက်မှုများအပေါ် မူတည်ပြီး ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုသည် ဤနေရာတွင်ရှိပြီး မှန်ကန်သော ဘာသာပြန်ဆိုမှုကို ဖန်တီးရန် တွက်ချက်မှုနည်းဗျူဟာများဖြင့် ထပ်လောင်းချိုးဖျက်နိုင်သည့် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ရုပ်ပုံအချက်အလက်များ၏ ပိုပျော့ပျောင်းသော ခရိုင်များကို ရှာဖွေရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည်။

အသိအမှတ်ပြုမှုအပေါ် မူတည်ပြီး သီးခြားဆောင်ရွက်ချက်အချို့ ရှိပါသည်၊ ဥပမာ၊

• အကြောင်းအရာအခြေခံရုပ်ပုံပြန်လည်ရယူခြင်း။

ဤနေရာတွင် ရုပ်ပုံများအားလုံးကို ပိုမိုကြီးမားသော အစီအစဥ်တစ်ခုဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသည်။ အရာဝတ္ထုကို မထင်မှတ်သောနည်းဖြင့် ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်၊ ဥပမာ၊ ပုံသဏ္ဍာန်နှိုင်းယှဥ်မှုလောက်အထိ ရည်ရွယ်ချက်ပုံတစ်ပုံ (ရုပ်ပုံ X ကဲ့သို့ ပုံအားလုံးကို ပေးပါ) သို့မဟုတ် စာသားထည့်သွင်းမှုအဖြစ် ပေးထားသည့် သိသာထင်ရှားသည့် အဆင့်လိုက်စားမှုစံနှုန်းများအထိ (အများအပြားပါရှိသော ပုံအားလုံးကို ပေးပါ။ အိမ်များကို ဆောင်းရာသီတွင် ယူဆောင်သွားကာ ၎င်းတို့တွင် ကားမရှိပါ)။

• ကိုယ်ဟန်ပြ အကဲဖြတ်ခြင်း။

ကင်မရာနှင့် နှိုင်းယှဉ်ထားသော ဆောင်းပါးတစ်ခု၏ တည်နေရာ သို့မဟုတ် ဦးတည်ချက်ကို တိုင်းတာရန် လိုအပ်သည်။ ဤနည်းဗျူဟာအတွက် မော်ဒယ်အပလီကေးရှင်းတစ်ခုသည် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ထုတ်လုပ်မှုစနစ် အခြေအနေတွင် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးလိုင်းမှ ပစ္စည်းများ ပြန်လည်ရရှိရန် စက်ရုပ်အား ကူညီပေးပါမည်။

• Optical character အသိအမှတ်ပြုမှု

OCR သည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုရှိ အကြောင်းအရာကို ပိုမိုကုဒ်လုပ်ခြင်း၏ နောက်ဆုံးပန်းတိုင်ဖြင့် အများစုအတွက် ပုံနှိပ်ထားသော သို့မဟုတ် ကိုယ်တိုင်ရေးထားသော အကြောင်းအရာများ၏ ရုပ်ပုံများတွင် ဇာတ်ကောင်များကို ခွဲခြားပြီး မစ်ရှီဂန်ပြည်နယ် တက္ကသိုလ်၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာဌာနကို ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် အမိန့်ပေးခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ရန် အခွင့်အာဏာပေးသည်။ အရာဝတ္တုများကို ထောက်လှမ်းရန်၊ ၎င်းတို့၏ ပေါ်လွင်သည့်အရာများကို အခြားသူများထံမှ မှတ်မိသိရှိနိုင်စေရန်၊ စရိုက်လက္ခဏာကို လုပ်ဆောင်ရန် စက်ဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည့် တွက်ချက်မှုများကို စီစဉ်ရန် မဟာဗျူဟာများကို ဖန်တီးထားသည်။ သိသာထင်ရှားသော အပလီကေးရှင်းများတွင် မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု၊ လက်ညှိုးထိုးမှု အသိအမှတ်ပြုနိုင်သော အထောက်အထား၊ မှတ်တမ်းဓာတ်ပုံစစ်ဆေးမှု၊ 3D ဆောင်းပါးပုံစံတည်ဆောက်မှု၊ စက်ရုပ်လမ်းကြောင်း၊ နှင့် 3D ထုထည်အချက်အလက်ကို ကိုယ်စားပြုခြင်း/စုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်းများ ပါဝင်သည်။ Ebb နှင့် flow research ကိစ္စရပ်များတွင် biometric အတည်ပြုခြင်း၊ ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားသော စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းနှင့် လိုက်ကြည့်ခြင်း၊ လက်မဲ့ HCI၊ မျက်နှာကိုပြသခြင်း၊ ကွန်ပျူတာဖြင့် ရေစာအမှတ်အသားပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အွန်လိုင်း မော်ကွန်းတိုက်များ၏ ဒီဇိုင်းကို စစ်ဆေးခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဓာတ်ခွဲခန်း၏နှောင်းပိုင်းကျောင်းသားဟောင်းများသည် ပင်ကိုယ်အသိအမှတ်ပြုမှု၊ လက်မှတ်စစ်ဆေးမှု၊ အမြင်အာရုံသင်ယူမှုနှင့် ရုပ်ပုံပြန်လည်ရယူခြင်းတို့ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခဲ့သည်။"

မော်ဒယ်:

MIT ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးမှ မောင်းနှင်သည့်အဖွဲ့မှ ပုံတစ်ပုံ၏အကြောင်းအရာကို မှတ်မိရန် ရွေးချယ်ခွင့်ရှိရန် ၎င်းသည် တုန်လှုပ်စရာကောင်းလောက်အောင် ဒေတာ pixels နှစ်ခုကို ယူဆောင်သွားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်သင့်သည်။ ပေါ်ထွန်းမှုသည် အွန်လိုင်းရုပ်ပုံများ၏ အသိအမှတ်ပြုနိုင်သော စက်ပြင်မှုဆိုင်ရာ အထောက်အထားတွင် ထူးထူးခြားခြား တိုးတက်မှုများကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်ပြီး နောက်ဆုံးတွင်၊ လူများကဲ့သို့ မြင်နိုင်ရန် PCs များကို အကျဉ်းချုံးပေးနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် တိုတောင်းသော သရုပ်ဖော်ပုံကို ကောက်ချက်ချခြင်းသည် အကျိုးဆက်အနေဖြင့် အင်တာနက်ပေါ်ရှိ ပုံသန်းပေါင်းများစွာကို စာရင်းပြုစုနိုင်စေရန် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ ယခုအချိန်တွင် ပုံများကိုရှာဖွေရန် တစ်ဦးတည်းချဉ်းကပ်မှုသည် ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ လက်ဖြင့်ရိုက်ထည့်ထားသော အကြောင်းအရာ ကမ္ပည်းများပေါ်တွင်မူတည်ပြီး မြောက်မြားစွာသောပုံများသည် ထိုကဲ့သို့သော အချက်အလက် လိုအပ်ပါသည်။ Programmed ID သည် တွေ့ကြုံခံစားပြီးတိုင်း စာတန်းထိုးခြင်းမပြုဘဲ တစ်ဦးချင်းစီ၏ PC များပေါ်ရှိ ကွန်ပျူတာကင်မရာများမှ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ထားသော ပုံများကို ဖိုင်တစ်ခုစီကို ချဉ်းကပ်ပေးပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ၎င်းသည် စစ်မှန်သောစက်ရူပါရုံကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် စက်ရုပ်များသည် ၎င်းတို့၏ကင်မရာများမှလာသော အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ရှိရာအရပ်ကို ခွဲခြားနိုင်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ပုံနှစ်ပုံတွင် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ကိန်းဂဏာန်းများပါရှိလျှင် ၎င်းတို့သည် နှိုင်းယှဉ်သည်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ ယေဘူယျအားဖြင့် ဆင်တူသော ဆောင်းပါးတစ်ခုမှ ဖန်တီးထားခြင်းဖြစ်ပြီး ယေဘုယျအားဖြင့် အလားတူအစီအစဉ်ဖြစ်သည်။” ပုံတစ်ပုံသည် ကမ္ပည်းတစ်ခု သို့မဟုတ် ခေါင်းစဉ်တစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေပါက၊ ၎င်း၏သင်္ချာကုဒ်ကို ပေါင်းစပ်ထားသော မတူညီသောပုံများသည် အလားတူပစ္စည်း (ဥပမာ၊ ယာဉ်၊ သစ်ပင် သို့မဟုတ် တစ်ဦးချင်းစီ) ကို ပြသနိုင်သည် ထို့ကြောင့် ပုံတစ်ပုံနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အမည်ကို ဖော်ပြနိုင်သည်။ တခြားသူတွေဆီ ပြောင်းသွားတယ်။ ထို့ကြောင့် ပုံများကို အသိအမှတ်ပြုရာတွင် “အလွန်အမင်း ပုံများစွာဖြင့်၊ ယေဘုယျအားဖြင့် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း တွက်ချက်မှုများပင်လျှင် အမှန်တကယ် ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်” ဟူ၍ ဖြစ်သည်။

⦁ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုဘောင်များသည် ဇီဝမက်ထရစ်ဒေတာကိုဖယ်ရှားသည့်နည်းလမ်းများအဖြစ် စဉ်ဆက်မပြတ်ကျော်ကြားလာသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သဘောပေါက်ပါသည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာဘောင်များတွင် အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုပါဝင်ပြီး အမြင်အာရုံထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် လုံခြုံရေးအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအပလီကေးရှင်းများအတွက် ဆွဲဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ မတူညီသော အစီရင်ခံစာများတွင် မျက်နှာဓာတ်ပုံများ၏ အလုံးစုံသောလူဦးရေကို အသိအမှတ်ပြုမှုအရ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်၏ ဖြတ်တောက်ထားသော biometric ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသို့ ပြောင်းလဲရန် မယုံနိုင်လောက်အောင် အလားအလာရှိသည်။

ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုစနစ်များ

⦁ လှုပ်ရှားမှုစစ်ဆေးခြင်း။

ပုံတွင် အာရုံစိုက်မှုတစ်ခုစီတွင်ဖြစ်စေ 3D မြင်ကွင်းတွင်ဖြစ်စေ သို့မဟုတ် ဓာတ်ပုံများကို ပေးပို့ပေးသည့် ကင်မရာ၏ပင်လျှင် အမြန်နှုန်းတိုင်းတာမှုတစ်ခုဖန်တီးရန် ရွေ့လျားမှုအကဲဖြတ်မှုနှင့်အတူ တာဝန်အချို့ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ထိုကဲ့သို့သော တာဝန်များ၏ သာဓကများမှာ-

⦁ အတ္တလှုပ်ရှားမှု

ကင်မရာ၏ 3D မပြောင်းလဲနိုင်သော လှုပ်ရှားမှု (ဆုံချက်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်) ကို ကင်မရာမှ ဖန်တီးထားသော ရုပ်ပုံအဆက်အစပ်မှ ဆုံးဖြတ်ခြင်း။

⦁ ခြေရာခံခြင်း။

အောက်ပါတို့သည် (ယေဘုယျအားဖြင့်) ကျိုးနွံသောစိတ်ဝင်စားမှုအလေးပေးသည့်အစီအစဉ် သို့မဟုတ် ဆန္ဒပြပွဲများ (ဥပမာ၊ မော်တော်ယဉ်များ သို့မဟုတ် လူများ) ၏တိုးတက်မှုများကို လိုက်နာမည်ဖြစ်သည်။

⦁ Optical stream

ဤသည်မှာ ပုံပါအချက်တစ်ခုစီအတွက်၊ ထိုအချက်သည် ရုပ်ပုံလေယာဉ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါက ၎င်း၏ထင်ရှားသော ရွေ့လျားမှုကို ဆိုလိုသည်။ ဤရွေ့လျားမှုသည် မြင်ကွင်းတွင် 3D အမှတ် ရွေ့လျားပုံနှင့် ကင်မရာသည် မြင်ကွင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပုံရွေ့လျားပုံ နှစ်ခုစလုံး၏ ရလဒ်ဖြစ်သည်။

⦁ မြင်ကွင်းကို ပြန်လည်ရိုက်ကူးခြင်း။

မြင်ကွင်းတစ်ခု သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုတစ်ခု၏ နောက်ထပ်ပုံတစ်ပုံ သို့မဟုတ် (ပုံမှန်အားဖြင့်) ပေးထားသည့် မြင်ကွင်း၏ 3D မော်ဒယ်ကို မှတ်ပုံတင်ခြင်း မြင်ကွင်းမျိုးပွားခြင်း ပစ်မှတ်များ။ အလွယ်ဆုံးအခြေအနေတွင် မော်ဒယ်သည် 3D အာရုံစူးစိုက်မှု အစုအဝေး ဖြစ်နိုင်သည်။ ပိုမိုသန့်စင်သောဗျူဟာများသည် စုစုပေါင်း 3D မျက်နှာပြင်ပုံစံကို ထုတ်လုပ်သည်။

⦁ ရုပ်ပုံပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း။

ရုပ်ပုံပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း၏အချက်မှာ ရုပ်ပုံများမှ ရုန်းရင်းဆန်ခတ်ဖြစ်ခြင်း (အာရုံခံအော်သံ၊ လှုပ်ရှားမှု မထင်မရှားစသည်ဖြင့်) ကို ဖယ်ထုတ်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ရုန်းရင်းဆန်ခတ် နှင်ထုတ်ခြင်းအတွက် ရှုပ်ထွေးဆုံးသော စိတ်ကူးယဉ်နည်းစနစ်မှာ မတူညီသော ချန်နယ်အမျိုးအစားများ ဥပမာ၊ အနိမ့်ဆုံးချန်နယ်များ သို့မဟုတ် အလယ်ချန်နယ်များဖြစ်သည်။ ပိုမိုခေတ်မီသော နည်းဗျူဟာများက အနီးနားရှိ ရုပ်ပုံတည်ဆောက်ပုံများနှင့် ဆင်တူသည့်ပုံစံကို မျှော်လင့်ထားပြီး၊ ရုန်းရင်းဆန်ခတ်မှုမှ ၎င်းတို့ကို အသိအမှတ်ပြုသည့် မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာ၊ မျဉ်းကြောင်းများ သို့မဟုတ် အစွန်းများကို အနီးနားရှိ ရုပ်ပုံတည်ဆောက်ပုံများ၏ အချိန်အနည်းငယ်အတွင်း ရုပ်ပုံအချက်အလက်ကို ဦးစွာစုံစမ်းစစ်ဆေးပြီးနောက် စစ်ဆေးမှုအဆင့်မှ အနီးနားရှိဒေတာများအပေါ် မူတည်၍ ခွဲခြားထိန်းချုပ်ခြင်းဖြင့်၊ သာလွန်သောလှုပ်ရှားမှုကို ရွှေ့ပြောင်းခြင်းအဆင့်သည် ယေဘုယျအားဖြင့် နည်းပါးသည်နှင့် ကွာခြားပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသောနည်းစနစ်များ။ ဒီနယ်ပယ်က မော်ဒယ်တစ်ယောက်ကတော့ သူတို့ရဲ့ ပန်းချီကားတစ်ချပ်ပါပဲ။ အချို့သော မူဘောင်များသည် သီးခြား ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် အသိအမှတ်ပြုမှု ပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသည့် အမှီအခိုကင်းသည့် အပလီကေးရှင်းများဖြစ်ပြီး အချို့မှာ ပိုမိုကြီးမားသော အစီအစဉ်၏ အစီအစဥ်ခွဲတစ်ခု ပါ၀င်ပြီး ဥပမာအားဖြင့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ actuators ထိန်းချုပ်မှု၊ စီစဉ်မှု၊ ဒေတာ အချက်အလက် အခြေခံများ၊ လူသား- machine interfaces စသည်တို့အပေါ် PC vision framework ၏ သီးခြားလုပ်ဆောင်မှုသည်လည်း အလားတူပင် ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားခြင်းရှိမရှိ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်အတွင်း အချို့သောအပိုင်းများကို ကောင်းစွာလေ့လာနိုင် သို့မဟုတ် ချိန်ညှိနိုင်ခြင်းတို့အပေါ် မူတည်ပါသည်။ များပြားလှသော PC ရူပါရုံတွင် တွေ့ရှိရသည့် ပုံမှန်စွမ်းရည်များ ရှိနိုင်သကဲ့သို့ ဖြစ်နိုင်ပါသည်။