ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਲਗਭਗ 80% ਪਦਾਰਥ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਤਸਵੀਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪਦਾਰਥ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਮਾਲਕ ਵਜੋਂ ਆਪਣੀ ਜਗ੍ਹਾ ਕਿਉਂ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਚਾਹੇ ਇਹ ਲੋਕ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹੋਣ, AI ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਨੇ ਮਾਮੂਲੀ ਵਸਤੂ ਦੇ ਨਾਲ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਹਰ ਸਾਲ ਲਗਭਗ 657 ਬਿਲੀਅਨ ਫੋਟੋਆਂ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੋਸਟ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਔਨਲਾਈਨ ਮੀਡੀਆ ਦੁਆਰਾ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਹਿੱਸਾ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹਨ ਜੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਚਾਹੇ ਉਹ ਅਜਿਹਾ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਣ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਕਲਾਇੰਟ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ (UGC) ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਪੂਰਨ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਸ਼ ਕਿਸਮ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਔਨਲਾਈਨ ਮੀਡੀਆ ਰਾਹੀਂ ਖਰੀਦਦਾਰ ਨੋਟਿਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਅਲਾਰਮ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਸੋਸ਼ਲ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਦੇ ਨਾਮ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਮੌਕੇ 'ਤੇ ਕਿ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, AI ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਬਲ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਕਿਸੇ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮਾਜਿਕ ਨੋਟਿਸਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਫੋਟੋਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੈੱਬ-ਆਧਾਰਿਤ ਮੀਡੀਆ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ. ਬ੍ਰਾਂਡ ਵੈੱਬ-ਆਧਾਰਿਤ ਮੀਡੀਆ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਲਈ ਤਸਵੀਰ ਰਸੀਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਲੋਗੋ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਵੈਬ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੀਡੀਆ ਕਲਾਇੰਟਸ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੀ ਆਈਟਮ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ। ਬੇਨਤੀ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਇੰਨੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫੜਦੇ ਹਨ. ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ, ਅਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਇਹ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਰਹੇ ਹਨ। ਬਰਾਂਡ ਆਪਣੇ ਸਮਾਜਿਕ ਨੋਟਿਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਗਠਨ ਦਾ ਨਾਮ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਅਨਮੋਲ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਜਾਣਗੇ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਸਮਝੇ ਗਏ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਔਨਲਾਈਨ ਸਮਾਵੇਸ਼ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੇ ਕੁਝ ਆਮ ਕੰਮ ਹਨ: -

ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤਸਵੀਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖਾਸ ਲੇਖ, ਹਾਈਲਾਈਟ ਜਾਂ ਗਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਦਿਲੋਂ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮਿਹਨਤ ਦੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਸਮੁੱਚੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਪੀਸੀ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਅਖਤਿਆਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਅਧਿਆਪਕ ਲੇਖ। ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਖਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤਿਕ ਵਸਤੂਆਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪੌਲੀਹੈਡਰਲ), ਮਨੁੱਖੀ ਚਿਹਰੇ, ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਕੀਤੇ ਅੱਖਰ, ਜਾਂ ਵਾਹਨ, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਆਈਟਮ ਦੀ ਚਮਕ, ਬੁਨਿਆਦ, ਅਤੇ ਆਸਣ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ। ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਰਸੀਦ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:

• ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ

ਇੱਕ ਜਾਂ ਕੁਝ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਜਾਂ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਲੇਖ ਜਾਂ ਆਈਟਮ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ 2D ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸੀਨ ਵਿੱਚ 3D ਆਸਣ ਦੇ ਨਾਲ।

• ਪਛਾਣ

ਇੱਕ ਲੇਖ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੇਸ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਜਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਨਿਸ਼ਾਨ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਾਹਨ ਦੀ ID ਦਾ ਸਬੂਤ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

• ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ

ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਅਜੀਬ ਸੈੱਲਾਂ ਜਾਂ ਟਿਸ਼ੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਗਲੀ ਲਾਗਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹਨ। ਔਸਤਨ ਸਿੱਧੀਆਂ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਗਣਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਖੋਜ ਇੱਥੇ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਦਿਲਚਸਪ ਤਸਵੀਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਮਾਮੂਲੀ ਜ਼ਿਲ੍ਹੇ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਨੁਵਾਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਤੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮਾਨਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੁਝ ਖਾਸ ਕੰਮ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ,

• ਸਮੱਗਰੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਤਸਵੀਰ ਰਿਕਵਰੀ

ਇੱਥੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਦਾਰਥ ਹੈ। ਪਦਾਰਥ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਸਮਾਨਤਾ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਤਸਵੀਰ (ਮੈਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਸਵੀਰ X ਦਿਓ), ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪਿੱਛਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਤੱਕ (ਮੈਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਿਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਹਨ. ਘਰ, ਸਰਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਾਹਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ)।

• ਪੋਜ਼ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ

ਸਾਨੂੰ ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਲੇਖ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਦਿਸ਼ਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮਕੈਨੀਕਲ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।

• ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਮਾਨਤਾ

OCR ਜੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਿਸ਼ੀਗਨ ਸਟੇਟ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਆਦੇਸ਼ ਦੇਣ ਦੇ ਅੰਤਮ ਟੀਚੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂ ਹੱਥੀਂ ਲਿਖੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਾਈਲਾਈਟਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਤੋਂ ਪਛਾਣਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਰਸੀਦ, ਉਂਗਲਾਂ ਦੇ ਛਾਪ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਸਬੂਤ, ਰਿਕਾਰਡ ਤਸਵੀਰ ਜਾਂਚ, 3D ਲੇਖ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ, ਰੋਬੋਟ ਰੂਟ, ਅਤੇ 3D ਵੋਲਯੂਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ/ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। Ebb ਅਤੇ ਵਹਾਅ ਖੋਜ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਡ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ, ਹੈਂਡਲੈੱਸ ਐਚਸੀਆਈ, ਫੇਸ ਡਿਸਪਲੇਅ, ਕੰਪਿਊਟਰਾਈਜ਼ਡ ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਆਰਕਾਈਵਜ਼ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਮਰਹੂਮ ਸਾਬਕਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ ਕਲਮਕਾਰੀ ਰਸੀਦ, ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਰਿਕਵਰੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਿਆ ਹੈ।

ਮਾਡਲ:

ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਹੋਣ ਲਈ ਹੈਰਾਨਕੁਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਪਿਕਸਲ ਡੇਟਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਐਮਆਈਟੀ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਗਏ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੇ ਪਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਖੁਲਾਸਾ ਔਨਲਾਈਨ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਮਕੈਨਾਈਜ਼ਡ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਸਬੂਤ ਵਿੱਚ ਅਸਾਧਾਰਣ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪੀਸੀ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਵਾਂਗ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਚਿੱਤਰਣ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੰਟਰਨੈਟ 'ਤੇ ਅਰਬਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਹੁਣ ਤੱਕ, ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਲੇ ਪਹੁੰਚ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਿਲਾਲੇਖਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੇ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਲਈ ਹੱਥ ਨਾਲ ਦਾਖਲ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਡ ਆਈ.ਡੀ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਈਜ਼ਡ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਪੀਸੀ 'ਤੇ ਡਾਉਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਫਾਈਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗੀ, ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਉਪਸਿਰਲੇਖ। ਨਾਲ ਹੀ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਸਲ ਮਸ਼ੀਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਸਮੇਂ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਾਂ ਜੋ ਜੇਕਰ ਦੋ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸਮੂਹ [ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਾ] ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਹੋਣ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਲੇਖ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਵਿਵਸਥਾ ਵਿੱਚ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਇੱਕ ਸ਼ਿਲਾਲੇਖ ਜਾਂ ਸਿਰਲੇਖ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜੋ ਇਸਦੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਆਈਟਮ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਾਹਨ, ਰੁੱਖ, ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀ) ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਾਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲੇ ਗਏ। "ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਧੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ" ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ।

⦁ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ

ਅਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਚਿਹਰਾ ਮਾਨਤਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਜੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਰਸੀਦ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੇਤ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਿਪੋਰਟਾਂ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਰਸੀਦ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਬਾਇਓਮੀਟ੍ਰਿਕ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇੱਕ ਅਦੁੱਤੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

ਤਸਵੀਰ ਪਛਾਣ ਸਿਸਟਮ

⦁ ਮੋਸ਼ਨ ਪ੍ਰੀਖਿਆ

ਕੁਝ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਗਤੀ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਾਲ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਫੋਕਸ ਜਾਂ 3D ਸੀਨ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਵੀ ਗਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਗੇਜ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਉਤਰਾਧਿਕਾਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:

⦁ ਹਉਮੈ ਦੀ ਲਹਿਰ

ਕੈਮਰੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਉਤਰਾਧਿਕਾਰ ਤੋਂ ਕੈਮਰੇ ਦੀ 3D ਅਟੱਲ ਮੂਵਮੈਂਟ (ਧੁਰੀ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ) ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ।

⦁ ਟਰੈਕਿੰਗ

ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਚਿੱਤਰ ਉਤਰਾਧਿਕਾਰ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਫੋਕਸ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਾਹਨ ਜਾਂ ਲੋਕ) ਦੇ ਇੱਕ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਵਧੇਰੇ ਮਾਮੂਲੀ ਪ੍ਰਬੰਧ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

⦁ ਆਪਟੀਕਲ ਸਟ੍ਰੀਮ

ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ ਲਈ, ਉਹ ਬਿੰਦੂ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਪਲੇਨ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਕਿਵੇਂ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਭਾਵ, ਇਸਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਤੀ। ਇਹ ਅੰਦੋਲਨ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ 3D ਬਿੰਦੂ ਸੀਨ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੈਮਰਾ ਸੀਨ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।

⦁ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਰੀਮੇਕਿੰਗ

ਕਿਸੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀਆਂ ਇੱਕ ਜਾਂ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਵਧੇਰੇ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ 3D ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਜਨਨ ਟੀਚੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ 3D ਫੋਕਸ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਕੁੱਲ 3D ਸਤਹ ਮਾਡਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ

⦁ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਮੁੜ ਨਿਰਮਾਣ

ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਬਿੰਦੂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਹੰਗਾਮਾ (ਸੈਂਸਰ ਦਾ ਰੌਲਾ, ਅੰਦੋਲਨ ਅਸਪਸ਼ਟ, ਅਤੇ ਹੋਰ) ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਹੈ। ਹੰਗਾਮੇ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਧਾਰਨਾਯੋਗ ਵਿਧੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਚੈਨਲ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਘੱਟ-ਪਾਸ ਚੈਨਲ ਜਾਂ ਮੱਧ ਚੈਨਲ। ਹੋਰ ਆਧੁਨਿਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀਆਂ ਬਣਤਰਾਂ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੰਗਾਮੇ ਤੋਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਤਸਵੀਰ ਬਣਤਰਾਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਰੇਖਾਵਾਂ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੀ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਗੁਆਂਢੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਹੰਗਾਮਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਡਿਗਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਦੇ ਉਲਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਢੰਗ. ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੇਂਟਿੰਗ ਹੈ। ਕੁਝ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸੁਤੰਤਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਜਾਂ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਉਪ-ਪ੍ਰਬੰਧ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਕੈਨੀਕਲ ਐਕਚੁਏਟਰਾਂ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਉਪ-ਫਰੇਮਵਰਕ, ਪ੍ਰਬੰਧ, ਡੇਟਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਧਾਰ, ਮਨੁੱਖ- ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ PC ਵਿਜ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਖਾਸ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵੀ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਸਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇ ਇਸ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾਂ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਿਯਮਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੀਸੀ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ