छवि पहिचान किन महत्त्वपूर्ण छ?

वेबमा लगभग 80% पदार्थ दृश्य हो। तपाईले पहिले नै काम सुरु गर्न सक्षम हुनुहुनेछ किन तस्विर लेबलिंगले पदार्थ तालिकाको मालिकको रूपमा यसको स्थान राख्न सक्छ। चाहे त्यो व्यक्ति वा संस्था होस्, एआई छवि पहिचानले यसलाई नगण्य वस्तुको साथ अनलाइन भिजुअलहरू छुट्याउन कल्पनीय बनाएको छ। त्यहाँ हरेक वर्ष लगभग 657 बिलियन तस्बिरहरू सावधानीपूर्वक पोस्ट गरिन्छ, जसको ठूलो भाग अनलाइन मिडिया मार्फत देखाइन्छ। ती तस्बिरहरूको एक सभ्य टुक्रा व्यक्तिहरू अग्रिम वस्तुहरू हुन्, चाहे तिनीहरूले संयोगवश गर्दैछन्। ग्राहक उत्पादन सामग्री (UGC) यसको सबैभन्दा उत्तम संरचनामा ब्रान्डहरूको लागि एक शानदार सशक्तिकरण प्रभाव हो किनकि यसले सबैभन्दा आदर्श प्रकारको प्रगति दिन्छ।

त्यहाँ अनलाइन मिडिया मार्फत खरिदकर्ता सूचना हुँदा अलार्म संगठनहरूमा विज्ञापन उपकरणहरू छन्, तर सामाजिक पोष्टमा उनीहरूको नाम लेबल नगरी ब्रान्डहरूको उन्नति कहिले हुन्छ भन्ने बारे केही भन्नु पर्दैन? यो ठाउँ हो जहाँ AI छवि मान्यता यसको मूल्य प्रदर्शन गर्दछ। प्राविधिकले सही डेटासेटहरूको ख्याल राख्ने मौका पाएको अवस्थामा, एआईले स्पष्ट लेबल बिना कुनै तस्विर छुट्याउन सक्छ। परिणामहरू ब्रान्डहरूको लागि उनीहरूको सामाजिक सूचनाहरू ट्र्याक गर्न र पालना गर्न महत्त्वपूर्ण छन्।

छवि पहिचानले कसरी काम गर्छ?

हामी सायद सचेत छौं कि AI ले फोटोहरू खोज्ने वेब-आधारित मिडिया चरणहरू मार्फत हेर्न सक्छ र तिनीहरूलाई व्यापक सूचना सङ्कलनसँग विपरित गर्न सक्छ। यो बिन्दुमा प्रासंगिक तस्वीर छनोट गर्दछ जुन दरमा धेरै छिटो मेल खान्छ मानिसहरूले गर्न सक्षम छन्। ब्रान्डहरूले वेब-आधारित मिडिया मार्फत आफ्नै जस्तै सामग्री पत्ता लगाउन चित्र स्वीकृति प्रयोग गर्छन्। यसले ब्रान्डको लोगो छुट्याउन वा वेब-आधारित मिडिया क्लाइन्टहरू बीचको स्वाभाविक रूपमा अवस्थित वस्तु स्थिति बुझ्ने संकेत गर्दछ। मानिसहरूलाई यति धेरै डाटा प्रभावकारी रूपमा माछा मार्न अनुरोध गर्न थाक्छ। सिमुलेटेड इन्टेलिजेन्सले मानवीय गल्तीमा तनाव दिँदैन, र बेजोड स्तरहरूमा सही परिणामहरू फर्काउँछ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स तस्वीर स्वीकृतिले पाठको आवश्यकता बिना व्यक्तिहरूले ब्रान्डको बारेमा के भनिरहेका छन् भनेर स्क्रिन गर्दछ। ग्राहकहरूले संगठनको नाम टाइप गर्ने आशा नगरी तिनीहरूको सामाजिक सूचनाहरू पछ्याउन तयार ब्रान्डहरू एक अमूल्य स्थितिमा समाप्त हुनेछन्। AI कथित पहिचानकर्ताहरू मार्फत विशेष रूपमा तिनीहरूको आफ्नै अनलाइन समावेशको फाइदा उठाउने सम्भावना अपार छ र अतुलनीय समावेश प्रस्ताव गर्दछ।

यहाँ छवि पहिचान को केहि सामान्य कामहरु छन्: -

सुरुबाट हामीले निर्णय गर्न आवश्यक छ कि तस्विर जानकारीमा केहि विशेष लेख, हाइलाइट, वा चाल समावेश छ। यो असाइनमेन्टलाई सामान्यतया हृदयले र मानव द्वारा परिश्रम बिना सम्बोधन गर्न सकिन्छ, तर अझै पनि समग्र मामलाको लागि पीसी भिजनमा पर्याप्त रूपमा समाधान गरिएको छैन: विवेकपूर्ण परिस्थितिहरूमा आत्म-आश्वासक लेखहरू। यस मुद्दालाई व्यवस्थापन गर्नको लागि हालको प्रविधिहरू स्पष्ट लेखहरूको लागि मात्र राम्रोसँग ट्याकल गर्न सकिन्छ, उदाहरणका लागि, आधारभूत गणितीय वस्तुहरू (जस्तै, पोलिहेड्रल), मानव अनुहारहरू, मुद्रित वा ट्रान्सक्राइब गरिएका क्यारेक्टरहरू, वा सवारीहरू, र स्पष्ट परिस्थितिहरूमा, सामान्यतया चित्रण गरिएका सबै कुराहरू। क्यामेरासँग तुलनात्मक वस्तुको विशेषता उज्यालो, आधार, र मुद्रा वरपर। स्वीकृति मुद्दाको विभिन्न वर्गीकरणहरू लेखनमा चित्रण गरिएको छ:

• वस्तु पहिचान

एक वा केही पूर्व-निर्धारित वा सिकेका लेखहरू वा वस्तु वर्गहरू सामान्य रूपमा चित्रमा तिनीहरूको 2D अवस्था वा दृश्यमा 3D मुद्राहरू सहित बुझ्न सकिन्छ।

• परिचय

एउटा लेखको व्यक्तिगत मामला बुझिन्छ। मोडेलहरू एक विशेष व्यक्तिको अनुहार वा अद्वितीय चिन्ह, वा विशेष सवारीको आईडीको प्रमाण छुट्याउन्छन्।

• पत्ता लगाउने

तस्वीर जानकारी एक विशेष अवस्था को लागी जाँच गरिएको छ। मोडेलहरू क्लिनिकल चित्रहरूमा कल्पना गर्न सकिने अनौठो कोषहरू वा तन्तुहरूको खोज वा प्रोग्राम गरिएको सडक लागत ढाँचामा गाडीको पहिचान हुन्। मध्यम सीधा र द्रुत गणनामा निर्भर खोज यहाँ छ र त्यहाँ चाखलाग्दो चित्र जानकारीको अधिक सामान्य जिल्लाहरू फेला पार्नको लागि प्रयोग गरिएको छ जुन सही अनुवाद सिर्जना गर्न थप कम्प्युटेशनली अनुरोध रणनीतिहरूद्वारा तोड्न सकिन्छ।

स्वीकृतिमा निर्भर केही विशेष उपक्रमहरू अवस्थित छन्, उदाहरणका लागि,

• सामग्री-आधारित तस्वीर रिकभरी

यहाँ तस्बिरहरूको ठूलो व्यवस्थामा सबै चित्रहरू पत्ता लगाइएको छ जसमा एक विशेष पदार्थ छ। पदार्थलाई अप्रत्याशित तरिकाले निर्धारण गर्न सकिन्छ, उदाहरणका लागि जहाँसम्म वस्तुगत चित्र (मलाई चित्र X जस्ता सबै चित्रहरू दिनुहोस्), वा पाठ इनपुटको रूपमा दिइएको महत्त्वपूर्ण स्तरको खोजी मानकहरू (मलाई सबै चित्रहरू दिनुहोस् जसमा असंख्य समावेश छन्। घरहरू, जाडोको समयमा लिइन्छ, र तिनीहरूमा कुनै सवारीहरू छैनन्)।

• मुद्रा मूल्याङ्कन

हामीले क्यामेरासँग तुलनात्मक विशेष लेखको स्थिति वा दिशा नाप्न आवश्यक छ। यस रणनीतिको लागि एक मोडेल अनुप्रयोगले रोबोटलाई मेकानिकल उत्पादन प्रणाली परिस्थितिमा यातायात लाइनबाट वस्तुहरू पुनःप्राप्त गर्न मद्दत गर्नेछ।

• अप्टिकल क्यारेक्टर स्वीकृति

OCR जसले मुद्रित वा म्यानुअल रूपमा लिखित सामग्रीको चित्रहरूमा क्यारेक्टरहरू छुट्याइरहेको छ, धेरै भागका लागि संगठनमा सामग्रीलाई सङ्केतन गर्ने अन्तिम लक्ष्यको साथ र कम्प्युटर विज्ञान र ईन्जिनियरिङ् विभाग, मिशिगन स्टेट युनिभर्सिटीलाई परिवर्तन वा अर्डर गर्न सशक्त बनाउने। रणनीतिहरू वस्तुहरू पत्ता लगाउन, तिनीहरूका कुन हाइलाइटहरूले तिनीहरूलाई अरूबाट चिन्छन् पत्ता लगाउन, र क्यारेक्टराइजेसन गर्न मेसिनद्वारा प्रयोग गर्न सकिने गणनाहरू योजना गर्नका लागि बनाइन्छ। महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोगहरूले अनुहार स्वीकृति, औंला छाप पहिचान योग्य प्रमाण, रेकर्ड तस्वीर परीक्षण, 3D लेख मोडेल विकास, रोबोट मार्ग, र 3D भोल्युमेट्रिक जानकारीको प्रतिनिधित्व/अनुसन्धान समावेश गर्दछ। Ebb र प्रवाह अनुसन्धान मुद्दाहरूले बायोमेट्रिक पुष्टिकरण, प्रोग्राम गरिएको अवलोकन र पालना, ह्यान्डलेस HCI, अनुहार प्रदर्शन, कम्प्यूटरीकृत वाटरमार्किङ र अनलाइन अभिलेखहरूको डिजाइन परीक्षण समावेश गर्दछ। ल्याबका दिवंगत पूर्व विद्यार्थीहरूले पेन्सनशिप स्वीकृति, हस्ताक्षर जाँच, भिजुअल लर्निंग, र चित्र रिकभरीसँग व्यवहार गरेका छन्। ”

मोडेल:

हामीले देख्नुपर्दछ कि यसले तस्विरको विषय पहिचान गर्नको लागि आश्चर्यजनक रूपमा दुई पिक्सेल डाटा लिन्छ, एमआईटी विशेषज्ञद्वारा चलाइएको समूहले फेला पारेको छ। खुलासाले अनलाइन तस्बिरहरूको मेकानाइज्ड पहिचान योग्य प्रमाणमा असाधारण प्रगति गर्न सक्छ र, अन्तमा, मानिसहरूले जस्तै हेर्नको लागि PC लाई आधार दिन्छ। विशेष गरी छोटो चित्रणको अनुमान लगाउनु फलस्वरूप इन्टरनेटमा अरबौं तस्बिरहरूको सूची बनाउनको लागि यसलाई कल्पनायोग्य बनाउनको लागि महत्त्वपूर्ण प्रगति हुनेछ। अहिले सम्म, तस्विरहरू हेर्नको लागि एक्लो दृष्टिकोण सामग्री शिलालेखहरूमा निर्भर गर्दछ जुन व्यक्तिहरूले प्रत्येक छविको लागि हातले प्रविष्ट गरेका छन्, र धेरै तस्विरहरूलाई त्यस्ता डेटा चाहिन्छ। प्रोग्राम गरिएको ID ले पनि व्यक्तिहरूलाई कम्प्युटराइज्ड क्यामेराहरूबाट तिनीहरूको पीसीमा डाउनलोड गरिएका तस्विरहरू फाइल गर्ने दृष्टिकोण दिन्छ, अनुभव बिना नै प्रत्येकलाई हातले उपशीर्षक। साथै, अन्तमा यसले वास्तविक मेसिन दर्शनलाई प्रम्प्ट गर्न सक्छ, जसले कहिलेकाहीँ रोबोटहरूलाई तिनीहरूको क्यामेराबाट आउने जानकारीहरू क्रमबद्ध गर्न र तिनीहरू कहाँ छन् भनेर क्रमबद्ध गर्न अनुमति दिन सक्छ। त्यसैले यदि दुई तस्विरहरूमा [संख्याहरूको] तुलनात्मक समूह छ भने, तिनीहरू सम्भवतः तुलनात्मक हुन सक्छन्। सामान्यतया उस्तै लेखबाट बनेको, सामान्यतया समान व्यवस्थामा। यदि एउटा चित्र शिलालेख वा शीर्षकसँग सम्बन्धित छ भने, त्यस बिन्दुमा यसको गणितीय कोडलाई समन्वय गर्ने विभिन्न चित्रहरूले सम्भवतः समान वस्तु देखाउनेछन्, (उदाहरणका लागि, सवारी साधन, रूख, वा व्यक्ति) यसरी एउटा चित्रसँग सम्बन्धित नाम हुन सक्छ। अरूमा सरेको छ। "अत्यधिक धेरै तस्बिरहरूको साथ, सामान्यतया सीधा गणनाहरूले पनि साँच्चै राम्रो प्रदर्शन गर्न सक्छ" यसरी चित्रहरू पहिचान गर्नमा।

⦁ अनुहार पहिचान

हामीले अनुहार स्वीकृति ढाँचाहरू बायोमेट्रिक डेटा हटाउनका लागि विधिहरूका रूपमा लगातार प्रसिद्ध हुँदै गइरहेका छौं भन्ने महसुस गर्छौं। अनुहार स्वीकृति बायोमेट्रिक फ्रेमवर्क मा एक आधारभूत भाग छ र भिजुअल टोही र सुरक्षा सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि आकर्षक छ। विभिन्न रिपोर्टहरूमा अनुहार चित्रहरूको समग्र जनसंख्याको स्वीकृतिको प्रकाशमा, अनुहार स्वीकृतिमा निर्णयको अत्याधुनिक बायोमेट्रिक नवाचारमा परिणत हुने अविश्वसनीय क्षमता छ।

तस्विर पहिचान प्रणाली

⦁ गति परीक्षा

केही असाइनमेन्टहरूले आन्दोलन मूल्याङ्कनसँग पहिचान गर्दछ जहाँ तस्विरमा प्रत्येक फोकस वा थ्रीडी दृश्यमा, वा तस्विरहरू डेलिभर गर्ने क्यामेराको पनि गतिको गेज सिर्जना गर्न तस्विर उत्तराधिकार तयार गरिन्छ। त्यस्ता कार्यहरूका उदाहरणहरू हुन्:

⦁ अहंकार आन्दोलन

क्यामेराले बनाएको तस्विर उत्तराधिकारबाट क्यामेराको थ्रीडी लचिलो आन्दोलन (पिभोट र व्याख्या) निर्णय गर्दै।

⦁ ट्र्याकिङ

तस्विर उत्तराधिकारमा (सामान्यतया) चासो केन्द्रित वा विरोध (जस्तै, सवारी साधन वा मानिसहरू) को अधिक सामान्य व्यवस्थाको विकासहरू पछ्याउनेछ।

⦁ अप्टिकल स्ट्रिम

यो निर्णय गर्न को लागी, चित्र को प्रत्येक बिन्दु को लागी, त्यो बिन्दु चित्र समतल संग तुलनात्मक रूपमा कसरी चलिरहेको छ, अर्थात्, यसको स्पष्ट गति। यो आन्दोलन दृश्यमा तुलना गर्ने थ्रीडी पोइन्ट कसरी चलिरहेको छ र क्यामेरा दृश्यसँग तुलनात्मक रूपमा कसरी चलिरहेको छ भन्ने दुवैको परिणाम हो।

⦁ दृश्य रिमेकिङ

दृश्यको एक वा (सामान्यतया) थप तस्बिरहरू, वा भिडियो, दृश्यको थ्रीडी मोडेल दर्ता गर्ने दृश्य प्रजनन लक्ष्यहरू दिइन्छ। सबैभन्दा सजिलो अवस्थामा मोडेल 3D फोकसहरूको गुच्छा हुन सक्छ। थप परिष्कृत रणनीतिहरूले कुल 3D सतह मोडेल उत्पादन गर्दछ

⦁ छवि पुनर्निर्माण

तस्विर पुनर्निर्माणको बिन्दु तस्विरहरूबाट हलचल (सेन्सर कोलाहल, आन्दोलन अस्पष्ट, र यस्तै) को निकासी हो। कमोशन निष्कासनको लागि कम्तिमा जटिल अवधारणात्मक विधि भनेको विभिन्न प्रकारका च्यानलहरू हुन्, उदाहरणका लागि, कम-पास च्यानलहरू वा मध्य च्यानलहरू। थप आधुनिक रणनीतिहरूले छिमेकको चित्र संरचनाहरू कसरी मिल्दोजुल्दो छ भन्ने मोडेलको अपेक्षा गर्दछ, एउटा मोडेल जसले तिनीहरूलाई हल्लाबाट पहिचान गर्छ। पहिले नजिकैको तस्विर संरचनाहरूको केही समयमा तस्विर जानकारीको अनुसन्धान गरेर, उदाहरणका लागि, रेखाहरू वा किनारहरू, र त्यसपछि परीक्षा चरणबाट छिमेकको डेटामा निर्भर हुने अलगावलाई नियन्त्रण गरेर, हलचल निकासीको उच्च डिग्री सामान्यतया कमसँग विपरित हुन्छ। जटिल विधिहरू। यस क्षेत्रमा एउटा मोडल उनको चित्रकला हो। केही फ्रेमवर्कहरू स्वतन्त्र अनुप्रयोगहरू हुन् जसले एक विशेष अनुमान वा पहिचान मुद्दालाई सम्बोधन गर्दछ, जबकि अरूले ठूलो योजनाको उप-व्यवस्था समावेश गर्दछ जसमा उदाहरणका लागि, मेकानिकल एक्चुएटरहरूको नियन्त्रणको लागि उप-ढाँचाहरू, व्यवस्था, डाटा सूचना आधारहरू, मानव- मेशिन इन्टरफेसहरू, र यस्तै अन्य पीसी भिजन फ्रेमवर्कको विशेष कार्यान्वयन पनि त्यसै गरी यसको उपयोगिता पूर्व-निर्धारित छ वा यदि गतिविधिको समयमा यसको केही अंश धेरै राम्रोसँग सिक्न वा समायोजन गर्न सकिन्छ भने निर्भर गर्दछ। त्यहाँ छन्, यो हुन सक्छ, नियमित क्षमताहरू जुन धेरै पीसी दृष्टिमा पाइन्छ