ولې د انځور پیژندنه مهمه ده؟
په انټرنیټ کې شاوخوا 80 سلنه مینځپانګه بصري ده. تاسو کولی شئ دمخه کار پیل کړئ چې ولې د عکس ټاګ کول ممکن د مینځپانګې جدول د پاچا په توګه خپل ځای ونیسي. که چیرې دا افراد وي یا شرکتونه، د AI عکس پیژندنې دا امکان رامینځته کړی چې د لږترلږه ګډوډي سره آنلاین لیدونه وپیژني. دلته هر کال شاوخوا 657 ملیارده عکسونه په ډیجیټل ډول پوسټ کیږي ، چې ډیری یې په ټولنیزو رسنیو کې څرګندیږي. د دې عکسونو یوه ښه برخه هغه خلک دي چې محصولاتو ته وده ورکوي، حتی که دوی په ناپوهۍ سره دا کار کوي. د کارونکي لخوا رامینځته شوي مینځپانګې (UGC) په خپل خالص شکل کې د برانډونو لپاره عالي وړ وړونکی دی ځکه چې دا غوره ډول ترویج چمتو کوي.
د بازار موندنې وسیلې شتون لري چې شرکتونو ته خبرداری ورکړي کله چې په ټولنیزو رسنیو کې د مصرف کونکي یادونه وي ، مګر د دې په اړه څه چې د برانډ ترویج ترسره کیږي پرته لدې چې څوک په ټولنیز پوسټ کې د دوی نوم ټګ کړي؟ دا هغه ځای دی چې د AI عکس پیژندنه خپل ارزښت ثابتوي. که ټیکنالوژي سم ډیټاسیټونه تغذیه کړي ، نو AI کولی شي د ځانګړي ټاګ ذکر کولو پرته عکس وپیژني. پایلې د برانډونو لپاره ارزښتناکه دي ترڅو د دوی ټولنیز ذکرونه تعقیب او تعقیب کړي.
د انځور پیژندنه څنګه کار کوي؟
لکه څنګه چې موږ پوهیږو AI کولی شي د ټولنیزو رسنیو پلیټ فارمونه د عکسونو په لټه کې وپلټي او د پراخه ډیټا سیټونو سره پرتله کړي. دا بیا د اړونده عکس په اړه پریکړه کوي چې د انسان د وړتیا په پرتله خورا ګړندۍ سره سمون لري. برانډونه په ټولنیزو رسنیو کې د دوی په څیر ورته مینځپانګې موندلو لپاره د عکس پیژندنه کاروي. دا پدې مانا ده چې د برانډ لوګو پیژندل یا د ټولنیزو رسنیو کاروونکو ترمنځ په عضوي توګه د محصول ځای پرځای کول پیژندل. د دومره معلوماتو له لارې د انسانانو څخه غوښتنه کول په اسانۍ سره ستړي کیږي. AI د انساني خطا په اړه اندیښنه نلري، او په بې ساري کچو کې دقیقې پایلې بیرته راولي. د AI عکس پیژندنه څارنه کوي چې خلک د متن اړتیا پرته د برانډ په اړه څه وايي. هغه برانډونه چې د دې وړتیا لري چې خپل ټولنیز ذکرونه تعقیب کړي پرته لدې چې کاروونکي د شرکت نوم ټایپ کولو ته اړتیا ولري ځان به په ګټور موقعیت کې ومومي. یوازې د AI پیژندل شوي پیژندونکو له لارې د دوی خپل آنلاین پوښښ ته د رسیدو احتمال خورا لوی دی او بې ساري پوښښ وړاندیز کوي.
دلته د عکس پیژندنې ځینې معمولي دندې دي: -
په لومړي سر کې موږ باید دا معلومه کړو چې ایا د عکس ډیټا یو ځانګړی څیز، ځانګړتیا یا فعالیت لري که نه. دا دنده په نورمال ډول د انسان لخوا په قوي او پرته له هڅو حل کیدی شي ، مګر لاهم د عمومي قضیې لپاره د کمپیوټر لید کې د قناعت وړ نه حل کیږي: په خپلسري حالتونو کې خپلسري شیان. د دې ستونزې سره د معاملې لپاره موجوده میتودونه یوازې د ځانګړو شیانو لپاره غوره حل کیدی شي ، لکه ساده جیومیټریک توکي (د بیلګې په توګه ، پولی هیدرا) ، د انسان مخونه ، چاپ شوي یا په لاس لیکل شوي حروفونه ، یا موټرې او په ځانګړي حالتونو کې چې معمولا په شرایطو کې بیان شوي. د کیمرې په پرتله د څیز ښه تعریف شوي روښانتیا ، شالید او پوز. د پیژندنې ستونزې مختلف ډولونه په ادب کې تشریح شوي:
• د څیز پیژندنه
یو یا څو دمخه مشخص شوي یا زده شوي توکي یا د څیز ټولګي پیژندل کیدی شي ، معمولا په عکس کې د دوی 2D موقعیتونو سره یا په صحنه کې د 3D پوزونو سره یوځای.
• پیژندنه
د یو څیز انفرادي مثال پیژندل کیږي. مثالونه د یو مشخص کس د مخ یا د ګوتو نښان پیژندنه، یا د یو ځانګړي موټر پیژندنه ده.
• کشف
د انځور ډاټا د یو ځانګړي حالت لپاره سکین شوی. مثالونه په طبي عکسونو کې د احتمالي غیر معمولي حجرو یا نسجونو کشف کول یا د سړک په اتوماتیک سیسټم کې د موټر کشف کول دي. د نسبتا ساده او ګړندۍ محاسبې پراساس کشف کول ځینې وختونه د زړه پورې عکس ډیټا کوچني سیمو موندلو لپاره کارول کیږي کوم چې د سم تفسیر رامینځته کولو لپاره د ډیر کمپیوټري غوښتنې تخنیکونو لخوا نور تحلیل کیدی شي.
د پیژندنې پر بنسټ ډیری ځانګړي دندې شتون لري، لکه:
• د منځپانګې پر بنسټ د انځور اخیستل
دلته د عکسونو په لوی سیټ کې ټول عکسونه ومومئ کوم چې ځانګړي مینځپانګه لري. مینځپانګه په بیلابیلو لارو مشخص کیدی شي ، د مثال په توګه د هدف عکس سره د ورته والي له مخې (ما ته ټول عکسونه د عکس X سره ورته راکړئ) ، یا د لوړې کچې لټون معیارونو له مخې چې د متن ان پټ په توګه ورکړل شوي (ما ته ټول هغه عکسونه راکړئ چې پکې شامل دي. ډیری کورونه، د ژمي په جریان کې اخیستل کیږي، او په دوی کې هیڅ موټر نشته).
• د پوز اټکل
موږ باید د کیمرې په پرتله د یو ځانګړي څیز موقعیت یا سمت اټکل وکړو. د دې تخنیک لپاره یوه بیلګه غوښتنلیک به د روبوټ سره مرسته وکړي چې د کانویر بیلټ څخه د اسمبلۍ لاین حالت کې توکي ترلاسه کړي.
• نظری کرکټر پیژندنه
او.سی.ار کوم چې د چاپ شوي یا لاسي لیکل شوي متن په عکسونو کې کرکټرونه وپیژني، معمولا د دې لپاره چې متن په ډیر شکل کې کوډ کړي او د کمپیوټر ساینس او انجینري ډیپارټمنټ، د میشیګان ایالت پوهنتون د ایډیټ کولو یا لیست کولو توان ولري. "د نمونې پیژندنې او عکس پروسس کولو (PRIP) لابراتوار پوهنځی او زده کونکي د نمونو یا شیانو پیژندلو لپاره د ماشینونو کارولو پلټنه کوي. میتودونه د شیانو د احساس کولو لپاره رامینځته شوي ، ترڅو ومومي چې د دوی کوم ځانګړتیاوې له نورو څخه توپیر کوي ، او د الګوریتمونو ډیزاین کولو لپاره چې د ماشین لخوا د طبقه بندي کولو لپاره کارول کیدی شي. مهم غوښتنلیکونه د مخ پیژندنه، د ګوتو نښان پیژندنه، د اسنادو عکس تحلیل، د 3D اعتراض ماډل جوړول، د روبوټ نیویګیشن، او د 3D حجمیتریک ډیټا لید / سپړنه شامل دي. د څیړنې اوسنۍ ستونزې د بایومتریک تصدیق، اتوماتیک نظارت او تعقیب، بې لاسي HCI، د مخ ماډلینګ، ډیجیټل واټر مارکینګ او د آنلاین اسنادو جوړښت تحلیل شامل دي. د لابراتوار وروستي فارغانو د لاسي لیکلو پیژندلو، د لاسلیک تصدیق، بصري زده کړې، او د عکس اخیستلو په برخه کې کار کړی دی.
⦁ د مخ پیژندنه
موږ پوهیږو چې د مخ پیژندنې سیسټمونه په تدریجي ډول د بایومتریک معلوماتو استخراج کولو وسیلو په توګه مشهور کیږي. د مخ پیژندنه په بایومیټریک سیسټمونو کې مهم رول لري او د لید نظارت او امنیت په شمول د ډیری غوښتنلیکونو لپاره په زړه پوري دی. په مختلفو اسنادو کې د مخ عکسونو د عامو خلکو منلو له امله، د مخ پیژندنه د راتلونکي نسل د بایومیټریک ټیکنالوژۍ غوره کولو لپاره لوی ظرفیت لري.
د انځور پیژندنې سیسټمونه
⦁ د حرکت تحلیل
ډیری دندې د حرکت اټکل پورې اړه لري چیرې چې د عکس ترتیب پروسس کیږي ترڅو د سرعت اټکل تولید کړي یا په عکس کې په هر نقطه کې یا په 3D صحنه کې ، یا حتی د کیمرې څخه چې عکسونه تولیدوي. د دې ډول دندو بیلګې په لاندې ډول دي:
⦁ د انا حرکت
د کیمرې لخوا تولید شوي عکس ترتیب څخه د کیمرې 3D سخت حرکت (ګرم او ژباړه) معلومول.
⦁ تعقیب
تعقیب د عکس په ترتیب کې د (معمولا) د ګټو نقطو یا شیانو (د مثال په توګه ، وسایط یا انسانان) د کوچني سیټ حرکت تعقیبوي.
⦁ نظری جریان
دا د دې معلومول دي چې په عکس کې د هرې نقطې لپاره ، دا نقطه څنګه د عکس الوتکې په پرتله حرکت کوي ، د بیلګې په توګه ، د هغې څرګند حرکت. دا حرکت دواړه پایله ده چې څنګه اړوند 3D نقطه په صحنه کې حرکت کوي او کیمره څنګه د صحنې په پرتله حرکت کوي.
⦁ د صحنې بیارغونه
د یوې صحنې یو یا (معمولا) ډیر عکسونو ته ورکول ، یا ویډیو ، د صحنې بیارغونه د صحنې د 3D ماډل محاسبه کول دي. په ساده قضیه کې ماډل د 3D پوائنټونو سیټ کیدی شي. ډیر پیچلي میتودونه د بشپړ 3D سطح ماډل تولیدوي
⦁ د انځور بیا رغونه
د عکس بیا رغولو هدف له عکسونو څخه د شور (د سینسر شور ، حرکت بلور او نور) لرې کول دي. د شور لرې کولو لپاره ترټولو ساده ممکنه لاره د فلټرونو مختلف ډولونه دي لکه د ټیټ پاس فلټرونه یا میډین فلټرونه. ډیر پیچلي میتودونه د محلي عکس جوړښتونو په څیر یو ماډل فرضوي، یو ماډل چې دوی د شور څخه توپیر کوي. د لومړي ځل لپاره د عکس ډیټا د محلي عکس جوړښتونو له مخې تحلیل کولو سره ، لکه کرښې یا څنډې ، او بیا د تحلیلي مرحلې څخه د ځایی معلوماتو پراساس د فلټر کولو کنټرول کول ، د شور لرې کولو غوره کچه معمولا د ساده لارو په پرتله ترلاسه کیږي. په دې برخه کې یوه بیلګه د دوی نقاشي ده. ځینې سیسټمونه یوازینۍ غوښتنلیکونه دي چې د مشخص اندازه کولو یا کشف ستونزه حل کوي، پداسې حال کې چې نور د لوی ډیزاین فرعي سیسټم جوړوي چې د بیلګې په توګه، د میخانیکي فعالینو کنټرول لپاره فرعي سیسټمونه، پالن جوړونه، د معلوماتو ډیټابیس، انسان- د ماشین انٹرفیس، او داسې نور. د کمپیوټر لید سیسټم ځانګړي پلي کول هم پدې پورې اړه لري چې ایا فعالیت یې دمخه مشخص شوی یا که د عملیاتو په جریان کې د هغې ځینې برخې زده یا ترمیم کیدی شي. که څه هم، د کمپيوټر د ليدنمخ په ډېرو سيسټمونو کې د ځانګړو دندو شتون لري.
د عکس پیژندنې سره ژوره زده کړه
د عکس پیژندنه د AI څخه دمخه شاوخوا وه. بیا هم د ماشین زده کړې فکتور د یو څیز یا شخص د مخ پیژندلو لپاره میتودونه بدلوي. په هرصورت، د ماشین زده کړه یوازې هغه وخت اغیزمنه ده کله چې د هغې د تغذیه کولو لپاره معلومات شتون ولري. د AI د ټولو اتومات کولو لپاره ، د عکسونو پیژندلو لپاره د دې دنده ترسره کول ساده غوښتنه نده. د لیدونو په اړه زموږ پوهه دوهم طبیعت دی؛ دا هغه څه دي چې موږ د ځوان عمر څخه د ترسره کولو لپاره پروګرام شوي یو. د ماشین څخه ورته پوښتنه کول مستقیم پروسه نه ده. د همدې دلیل لپاره، د AI پیژندنې یو له خورا مشهور ډولونو څخه د کنولوشنال عصبي شبکې (CNN) دی. CNN یو میتود دی چې د یو بل سره نږدې موقعیت لرونکي پکسلز تمرکز کوي. نږدې موقعیت لرونکي عکسونه ډیر احتمال لري چې تړاو ولري ، پدې معنی چې یو څیز یا مخ د عکس سره د ډیر شفافیت سره سمون لري.
پداسې حال کې چې برانډونه د ټولنیزو رسنیو د پیسو مینځلو په لټه کې دي پداسې حال کې چې د AI عکس پیژندنه روښانه ګټې لري ، د دې کارولو قضیې خورا ژورې پرمخ ځي. د ځان چلولو موټرې د موټرو نړۍ کې راتلونکی لوی شی دی ، او د AI عکس پیژندنې ټیکنالوژي د دوی ځواک کولو کې مرسته کوي. یو ځان چلونکی موټر چې کولی شي په سړک کې شیان او خلک کشف کړي نو دا په اتوماتيک ډول نه پیښیږي. دا د باخبره پریکړو کولو لپاره د عکسونو پیژندلو ته اړتیا لري. هر ځان چلونکی موټر د څو سینسرونو سره نصب شوی دی نو دا کولی شي نور حرکت کونکي وسایط، بایسکل چلوونکي، خلک وپیژني - اساسا هر هغه څه چې خطر رامنځته کولی شي. یو اتومات موټر باید د سړک خطرونه پروسس کړي لکه څنګه چې یو تجربه لرونکي موټر چلوونکی کوي. په 2020 کې د ځان چلولو موټرونو سړک ته د ننوتلو دمخه د وسپنې لپاره لاهم یو څو اړخونه شتون لري. مګر کله چې د موټرو اتوماتیک پیل شي ، د AI عکس پیژندنه به یو له لوی چلوونکو څخه وي چې په خوندي ډول کار کوي.
⦁ د انځور اخیستل
ډیجیټل عکس د یو یا څو عکس سینسرونو لخوا تولید کیږي ، کوم چې د مختلف ډوله رڼا حساس کیمرې سربیره ، د رینج سینسرونه ، د توموګرافي وسایل ، رادار ، الټرا سونیک کیمرې او نور شامل دي. یو عادي 2D انځور، د 3D حجم، یا د عکس ترتیب دی. د پکسل ارزښتونه په عمومي ډول په یو یا څو سپیکٹرل بانډونو کې د رڼا شدت سره مطابقت لري (خړ عکسونه یا رنګ عکسونه) ، مګر د مختلف فزیکي اقداماتو سره هم تړاو لري ، لکه د سونیک یا بریښنایی مقناطیسي څپو ژوروالی ، جذب یا انعکاس ، یا اټومي مقناطیسي ریزونانس.
⦁ مخکې پروسس کول:
مخکې لدې چې د کمپیوټر لید میتود د عکس ډیټا لپاره پلي شي ترڅو د معلوماتو ځینې ځانګړي برخې راوباسي ، معمولا اړینه ده چې ډاټا پروسس شي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې دا د میتود لخوا رامینځته شوي ځینې انګیرنې پوره کوي. مثالونه دي
1. بیا نمونه کول د دې لپاره چې ډاډ ترلاسه شي چې د عکس همغږي سیسټم سم دی.
2. د شور کمول د دې لپاره چې ډاډ ترلاسه شي چې سینسر شور غلط معلومات نه معرفي کوي.
3. د متقابل زیاتوالی د ډاډ ترلاسه کولو لپاره چې اړونده معلومات کشف کیدی شي.
4. د پیمانه ځای نمایش په محلي توګه په مناسبه پیمانه د انځور جوړښتونو ته وده ورکول.
⦁ خصوصیت استخراج:
د انځور ځانګړتیاوې د پیچلتیا په مختلفو کچو کې د انځور ډاټا څخه استخراج شوي. د دې ډول ځانګړتیاوو عادي مثالونه کرښې، څنډې او ریجونه دي
د علاقې وړ ځایونه لکه کونجونه، بلبونه یا ټکي. ډیر پیچلي ځانګړتیاوې کیدای شي د جوړښت، شکل یا حرکت سره تړاو ولري.
⦁ کشف / قطع کول:
د پروسس کولو په یو وخت کې پریکړه کیږي چې د کوم عکس نقطې یا د عکس ساحې د نورو پروسس کولو لپاره اړین دي. مثالونه دي
1. د ګټو د یوې ځانګړې سیټ انتخاب
2. د یو یا څو انځورونو سیمو ویشل چې د ګټو ځانګړی شی لري.
⦁ د لوړې کچې پروسس کول:
په دې مرحله کې ننوت معمولا د معلوماتو کوچنۍ سیټ وي، د بیلګې په توګه د پوائنټونو یا د حرکت ساحه چې فرض کیږي چې یو ځانګړی څیز ولري. پاتې پروسس سره معامله کوي، د بیلګې په توګه:
1. تصدیق کول چې ډاټا د ماډل پراساس او د غوښتنلیک ځانګړي انګیرنې پوره کوي.
2. د غوښتنلیک د ځانګړو پیرامیټونو اټکل، لکه د اعتراض پوز یا د شیانو اندازه.
3. د کشف شوي څیز په مختلفو کټګوریو کې طبقه بندي کول. نو د عکس پروسس کول د AI سره مرسته کوي ترڅو عکس وپیژني او د عکس پیژندنې سره سم ځواب ورکړي.
د انځورګرۍ بې ثباته راتلونکې
لکه څنګه چې ټیک ښه کیږي، د عکس پیژندنه به حتی ډیرې پایلې بیرته راولي. په لوبسټر کې د ماشین زده کړې مشر، ولادیمیر پاولوف وايي، "د شیانو د پیژندلو لپاره د ریاضیاتو اساس د اوږدې مودې لپاره شتون لري، مګر پدې وروستیو کې د کمپیوټر لید الګوریتم کارولو تخنیکي امکانات څرګند شوي. لا دمخه، عصبي شبکې د بشپړ کشف کونکي جوړولو ته اجازه ورکوي چې د انسانانو په پرتله د ښه کار کولو وړتیا لري. یو لوی جرک د روزنې لپاره د نښه شوي عکس ډیټا سیټونو شتون بیرته ساتي ، مګر په نږدې راتلونکي کې به دا ستونزه ونلري. د کمپیوټر لید انجینران په فعاله توګه د ځان زده کړې الګوریتمونو باندې کار کوي." د راتلونکي سره چې د بصری اړیکو لخوا خورا ډیر اغیزمن شوی، د انځور پیژندنه به د ډیری انځورونو تر شا کلیدي فکتور وي چې موږ یې ګورو. دواړه په ریښتیني ژوند او آنلاین کې.