ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਇੰਟਰਨੈਟ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 80 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਟੈਗਿੰਗ ਸਮੱਗਰੀ ਟੇਬਲ ਦੇ ਰਾਜੇ ਵਜੋਂ ਆਪਣੀ ਜਗ੍ਹਾ ਕਿਉਂ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ, AI ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਨੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਉਲਝਣ ਨਾਲ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਹਰ ਸਾਲ ਲਗਭਗ 657 ਬਿਲੀਅਨ ਫੋਟੋਆਂ ਡਿਜੀਟਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਹਿੱਸਾ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਣ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ (UGC) ਇਸਦੇ ਸ਼ੁੱਧ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਮਰਥਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਦੋਂ ਕੀ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸੋਸ਼ਲ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਨਾਮ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਇਸਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਟੈਗ ਦੇ ਜ਼ਿਕਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮਾਜਿਕ ਜ਼ਿਕਰਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਹਨ.

ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਫੋਟੋਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਸਮਾਨ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਲੋਗੋ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਉਤਪਾਦ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦੇਣਾ। ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਰਾਹੀਂ ਟਰੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਥਕਾ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। AI ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਨਾਮ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਸਮਾਜਿਕ ਜ਼ਿਕਰਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬ੍ਰਾਂਡ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਪਾ ਲੈਣਗੇ। ਸਿਰਫ਼ AI ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਔਨਲਾਈਨ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਟੈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਕੰਮ ਹਨ: -

ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖਾਸ ਵਸਤੂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਂ ਗਤੀਵਿਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਕੰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਆਮ ਕੇਸ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਤਸੱਲੀਬਖਸ਼ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਆਪਹੁਦਰੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਵਸਤੂਆਂ। ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਢੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਸਤੂਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੌਲੀਹੇਡਰਾ), ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰੇ, ਛਾਪੇ ਜਾਂ ਹੱਥ-ਲਿਖਤ ਅੱਖਰ, ਜਾਂ ਵਾਹਨ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਣਿਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਰੋਸ਼ਨੀ, ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ, ਅਤੇ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਵਸਤੂ ਦਾ ਪੋਜ਼। ਸਾਹਿਤ ਵਿੱਚ ਮਾਨਤਾ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀਆਂ ਵੱਖ ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

• ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ

ਇੱਕ ਜਾਂ ਕਈ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਜਾਂ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਆਬਜੈਕਟ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ 2D ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ 3D ਪੋਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ।

• ਪਛਾਣ
ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਜਾਂ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਾਹਨ ਦੀ ਪਛਾਣ।

• ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਅਸਧਾਰਨ ਸੈੱਲਾਂ ਜਾਂ ਟਿਸ਼ੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਰੋਡ ਟੋਲ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ। ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਰਲ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਗਣਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਖੋਜ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਦਿਲਚਸਪ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਛੋਟੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:

• ਸਮੱਗਰੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ
ਇੱਥੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲੱਭ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਨਿਰਦਿਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਚਿੱਤਰ (ਮੈਨੂੰ ਚਿੱਤਰ X ਦੇ ਸਮਾਨ ਸਾਰੇ ਚਿੱਤਰ ਦਿਓ), ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਖੋਜ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ (ਮੈਨੂੰ ਉਹ ਸਾਰੇ ਚਿੱਤਰ ਦਿਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਘਰ, ਸਰਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਕਾਰਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ)।

• ਪੋਜ਼ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ
ਸਾਨੂੰ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਲਈ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਅਸੈਂਬਲੀ ਲਾਈਨ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਨਵੇਅਰ ਬੈਲਟ ਤੋਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗੀ।

• ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ
OCR ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਭਾਗ, ਮਿਸ਼ੀਗਨ ਸਟੇਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। “ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (PRIP) ਲੈਬ ਫੈਕਲਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਪਛਾਣ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, 3D ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਡਲ ਨਿਰਮਾਣ, ਰੋਬੋਟ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ 3D ਵੋਲਯੂਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ/ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮੌਜੂਦਾ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਹੈਂਡਲੈੱਸ ਐਚਸੀਆਈ, ਫੇਸ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟਾਂ ਨੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਪਛਾਣ, ਦਸਤਖਤ ਤਸਦੀਕ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ।

⦁ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੇਤ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਆਮ ਜਨਤਾ ਦੀ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਪਸੰਦ ਦੀ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਣਨ ਦੀ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਸਿਸਟਮ

⦁ ਮੋਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਕਈ ਕਾਰਜ ਗਤੀ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਜਾਂ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਵੇਗ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ:

⦁  ਹਉਮੈ ਦੀ ਗਤੀ
ਕੈਮਰੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਚਿੱਤਰ ਕ੍ਰਮ ਤੋਂ ਕੈਮਰੇ ਦੀ 3D ਸਖ਼ਤ ਮੋਸ਼ਨ (ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।

⦁ ਟਰੈਕਿੰਗ
ਟਰੈਕਿੰਗ ਚਿੱਤਰ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਜਾਂ ਵਸਤੂਆਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਾਹਨ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖਾਂ) ਦੇ ਇੱਕ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਦੀ ਗਤੀ ਦਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

⦁ ਆਪਟੀਕਲ ਵਹਾਅ
ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਿ ਉਹ ਬਿੰਦੂ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਸਮਤਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਭਾਵ, ਇਸਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਤੀ। ਇਹ ਮੋਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਕਿ ਸੀਨ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ 3D ਬਿੰਦੂ ਕਿਵੇਂ ਹਿੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੈਮਰਾ ਸੀਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਹਿਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।

⦁ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ
ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਜਾਂ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਵਧੇਰੇ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੀਨ ਦੇ ਇੱਕ 3D ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ 3D ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਢੰਗ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ 3D ਸਤਹ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ

⦁ ਚਿੱਤਰ ਬਹਾਲੀ
ਚਿੱਤਰ ਬਹਾਲੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੋਰ (ਸੈਂਸਰ ਸ਼ੋਰ, ਮੋਸ਼ਨ ਬਲਰ, ਆਦਿ) ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਹੈ। ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਸੰਭਵ ਪਹੁੰਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਫਿਲਟਰ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘੱਟ-ਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਜਾਂ ਮੱਧਮ ਫਿਲਟਰ। ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਵਿਧੀਆਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਥਾਨਕ ਚਿੱਤਰ ਬਣਤਰ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੌਲੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਸਥਾਨਕ ਚਿੱਤਰ ਢਾਂਚਿਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਈਨਾਂ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਸਥਾਨਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰਲ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਹਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਪੱਧਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੇਂਟਿੰਗ ਹੈ। ਕੁਝ ਸਿਸਟਮ ਸਟੈਂਡ-ਅਲੋਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਪ ਜਾਂ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਕੈਨੀਕਲ ਐਕਚੁਏਟਰਾਂ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਮਨੁੱਖ- ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਉਪ-ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਆਦਿ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਖਾਸ ਸਥਾਪਨ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਸਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾਂ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਖਾਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

 

ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ

ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ AI ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਸੀ। ਫਿਰ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫੈਕਟਰ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਉਦੋਂ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਦੇ ਸਾਰੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੇਣਾ ਕੋਈ ਸਧਾਰਨ ਬੇਨਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਦੂਜੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਹੈ; ਇਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਛੋਟੀ ਉਮਰ ਤੋਂ ਹੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਮਸ਼ੀਨ ਤੋਂ ਇਹੀ ਪੁੱਛਣਾ ਕੋਈ ਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ, AI ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN)। CNN ਇੱਕ ਢੰਗ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਿਤ ਪਿਕਸਲ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਜ਼ਦੀਕੀ-ਸਥਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਿਤ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਚਿਹਰਾ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵਾਲੀ ਤਸਵੀਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦਾ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਹਾਲਾਂਕਿ ਏਆਈ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਲਾਭ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਬਹੁਤ ਡੂੰਘੇ ਹਨ। ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਅਗਲੀ ਵੱਡੀ ਚੀਜ਼ ਹੋਣ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਜੋ ਸੜਕ 'ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਟਕਰਾ ਨਾ ਜਾਵੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰਦੀ। ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸੈਂਸਰ ਲਗਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਹੋਰ ਚਲਦੇ ਵਾਹਨਾਂ, ਸਾਈਕਲ ਸਵਾਰਾਂ, ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕੇ - ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਖ਼ਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਕਾਰ ਨੂੰ ਸੜਕ ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਡਰਾਈਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। 2020 ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸੜਕ 'ਤੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਬਾਕੀ ਹੈ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਵਾਹਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਿੱਕ-ਇਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਵੇਗੀ।
⦁ ਚਿੱਤਰ-ਪ੍ਰਾਪਤੀ
ਇੱਕ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਚਿੱਤਰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਕਈ ਚਿੱਤਰ ਸੰਵੇਦਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰੇਂਜ ਸੈਂਸਰ, ਟੋਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਉਪਕਰਣ, ਰਾਡਾਰ, ਅਲਟਰਾ-ਸੋਨਿਕ ਕੈਮਰੇ, ਆਦਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਕਿਸਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਆਮ 2D ਚਿੱਤਰ, ਇੱਕ 3D ਵਾਲੀਅਮ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਕ੍ਰਮ ਹੈ। ਪਿਕਸਲ ਮੁੱਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਕਈ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਬੈਂਡਾਂ (ਸਲੇਟੀ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰ) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੌਤਿਕ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਨਿਕ ਜਾਂ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਤਰੰਗਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ, ਸਮਾਈ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਚੁੰਬਕੀ ਗੂੰਜ।
⦁ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ:
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੁਝ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ
1. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਾ।
2. ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸੈਂਸਰ ਸ਼ੋਰ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਸੁਧਾਰ।
4. ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਚਿਤ ਪੈਮਾਨਿਆਂ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸਕੇਲ-ਸਪੇਸ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ।
⦁ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣਾ:
ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੱਢੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਰੇਖਾਵਾਂ, ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਅਤੇ ਰੇਜ਼ਾਂ
ਸਥਾਨਿਕ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਨੇ, ਬਲੌਬ ਜਾਂ ਪੁਆਇੰਟ। ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਟੈਕਸਟ, ਆਕਾਰ ਜਾਂ ਗਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
⦁ ਖੋਜ/ਵਿਭਾਗ:
ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਕਿਸੇ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਬਿੰਦੂ ਜਾਂ ਖੇਤਰ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ
1. ਦਿਲਚਸਪੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਦੀ ਚੋਣ
2. ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਿੱਤਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਭਾਜਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
⦁ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ:
ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਐਨੀਮੇਜ ਖੇਤਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਾਕੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਸ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
1. ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਖਾਸ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਪੋਜ਼ ਜਾਂ ਆਬਜੈਕਟ ਦਾ ਆਕਾਰ।
3. ਇੱਕ ਖੋਜੀ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ AI ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਭਵਿੱਖ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਡੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਪਸ ਕਰੇਗੀ। ਲੋਬਸਟਰ ਵਿਖੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਮੁਖੀ, ਵਲਾਦੀਮੀਰ ਪਾਵਲੋਵ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਆਬਜੈਕਟ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਗਣਿਤਿਕ ਆਧਾਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੰਪੂਰਨ ਡਿਟੈਕਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਝਟਕਾ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ. ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਇੰਜਨੀਅਰ ਸਵੈ-ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਚਾਰ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪਿੱਛੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਬਣਨ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਦੋਨਾਂ ਵਿੱਚ।