ولې د انځور پیژندنه مهمه ده؟

په ویب کې شاوخوا 80٪ مواد بصري دي. تاسو به دمخه د دې وړتیا ولرئ چې کار پیل کړئ ولې د عکس لیبل کول ممکن د مادې جدول مالک په توګه خپل ځای ونیسي. پرته لدې چې دا خلک یا سازمانونه وي، د AI عکس پیژندنه دا د پام وړ ګرځیدلی چې آنلاین لیدونه د پام وړ څیز سره توپیر وکړي. دلته هر کال شاوخوا 657 ملیارده عکسونه په احتیاط سره ځړول کیږي، چې لویه برخه یې د آنلاین رسنیو له لارې ښودل کیږي. د دې عکسونو یوه ښه برخه هغه اشخاص دي چې توکي پرمخ وړي ، پرته لدې چې دوی دا په ناڅاپي ډول ترسره کوي. د پیرودونکي تولید شوي مینځپانګې (UGC) په خپل خورا بشپړ جوړښت کې د برانډونو لپاره یو عالي ځواکمن نفوذ دی ځکه چې دا خورا غوره ډول پرمختګ وړاندې کوي.

د الارم سازمانونو ته د اعلاناتو وسیلې شتون لري کله چې د آنلاین میډیا له لارې د پیرودونکي خبرتیا شتون ولري ، مګر باید پدې اړه څه ونه ویل شي کله چې د برانډ پرمختګ پیښیږي پرته لدې چې څوک په ټولنیز پوسټ کې د دوی نوم لیبل کړي؟ دا هغه ځای دی چیرې چې د AI عکس پیژندنه خپل ارزښت ښیې. په هغه چانس کې چې ټیک سم ډیټاسیټونو ته پاملرنه کیږي، AI کولی شي یو عکس توپیر کړي پرته له دې چې واضح لیبل ته اشاره وکړي. پایلې د برانڈونو لپاره مهم دي چې د دوی ټولنیز خبرتیاوې تعقیب او تعقیب کړي.

د انځور پیژندنه څنګه کار کوي؟

لکه څنګه چې موږ شاید خبر یو AI کولی شي د ویب میشته میډیا مرحلو له لارې د عکسونو لټون وکړي او د پراخو معلوماتو راټولولو سره یې توپیر وکړي. دا په دې وخت کې مناسب انځور غوره کوي چې د خلکو په پرتله خورا ګړندي سره سمون لري. برانډونه د ویب میشته رسنیو له لارې د دوی په څیر مینځپانګې موندلو لپاره د عکس اعتراف کاروي. دا پدې معنی ده چې د برانډ لوګو توپیر کول یا د ویب میشته میډیا پیرودونکو ترمینځ طبیعي موقعیت لرونکي توکي حالت درک کول. غوښتنه کول چې خلک د دومره ډیری ډیټا له لارې کب نیسي په مؤثره توګه ستړي کیږي. سمول شوي استخبارات د انسان په غلطۍ باندې فشار نه راوړي، او په بې ساري کچه دقیقې پایلې بیرته راولي. د مصنوعي هوښیارتیا عکس اعتراف سکرین کوي ​​چې اشخاص د متن اړتیا پرته د برانډ په اړه څه وايي. برانډونه چمتو دي چې د دوی ټولنیز خبرتیاوې تعقیب کړي پرته له دې چې پیرودونکي تمه ولري چې د سازمان نوم ټایپ کړي به په ارزښتناکه موقعیت کې راشي. د AI پیژندل شوي پیژندونکو له لارې په ځانګړي ډول د دوی د آنلاین شمولیت څخه د ګټې اخیستو امکان خورا لوی دی او د بې ساري شمولیت وړاندیز کوي.

دلته د عکس پیژندنې ځینې عام کارونه دي: -

له پیل څخه موږ باید پریکړه وکړو چې آیا د انځور معلومات یو ځانګړی مضمون، روښانه، یا حرکت لري. دا دنده په عموم ډول د انسان لخوا په زړه پوري او پرته له زحمت څخه په ګوته کیدی شي ، مګر لاهم د عمومي قضیې لپاره د PC لید کې په کافي اندازه نه دی حل شوی: په اختیاري شرایطو کې د ځان باوري مقالې. د دې مسلې د اداره کولو لپاره اوسني تخنیکونه یوازې د واضح مقالو لپاره غوره حل کیدی شي، د بیلګې په توګه، بنسټیز ریاضیاتي توکي (د بیلګې په توګه، پولی هیډرل)، د انسان مخونه، چاپ شوي یا نقل شوي کرکټرونه، یا وسایط، او په ښکاره شرایطو کې، په عادي توګه د ټولو په څیر انځور شوي. د کیمرې سره پرتله کولو د توکو د ځانګړتیاو روښانه کولو ، بنسټ او موقعیت شاوخوا. په لیکنه کې د اعتراف مسلې مختلف ډولونه انځور شوي دي:

• د څیز پیژندنه

یو یا یو څو دمخه ټاکل شوي یا زده شوي مقالې یا د توکو ټولګي درک کیدی شي ، معمولا د دوی 2D حالتونو سره په عکس کې یا په صحنه کې د 3D پوسټونو سره.

• پیژندنه

د یوې مقالې انفرادي قضیه درک کیږي. ماډلونه د یو ځانګړي فرد د مخ یا ځانګړي نښه یا د ځانګړي موټر ID توپیر کوي.

• کشف

د انځور معلومات د یو ځانګړي حالت لپاره معاینه کیږي. موډلونه په کلینیکي عکسونو کې د تصور وړ عجیب حجرو یا نسجونو کشف یا د برنامه شوي سړک لګښت چوکاټ کې د موټر پیژندل دي. کشف په اعتدال مستقیم او ګړندۍ محاسبې پورې اړه لري او دلته د زړه راښکونکي عکس معلوماتو د ډیرو معمولي ولسوالیو موندلو لپاره کارول کیږي کوم چې د سمې ژباړې رامینځته کولو لپاره د ډیر کمپیوټري غوښتنې ستراتیژیو لخوا مات کیدی شي.

یو څو ځانګړي ژمنې شتون لري چې په اعتراف پورې اړه لري، د بیلګې په توګه،

• د منځپانګې پر بنسټ د انځور بیا رغونه

دلته د عکسونو په لوی ترتیب کې ټول عکسونه کشف شوي کوم چې یو ځانګړی ماده لري. ماده په غیر متوقع ډول ټاکل کیدی شي، د بیلګې په توګه تر هغه ځایه پورې چې د یو هدفي انځور سره ورته والی ولري (ما ته ټول عکسونه لکه انځور X راکړئ)، یا تر هغه چې د پام وړ کچې تعقیب معیارونه د متن ان پټ په توګه ورکړل شوي (ما ته ټول هغه عکسونه راکړئ کوم چې ډیری لري. کورونه، د ژمي په جریان کې اخیستل کیږي، او په دوی کې هیڅ موټر نشته).

• د حالت ارزونه

موږ اړتیا لرو چې د یوې ځانګړې مقالې موقعیت یا سمت د کیمرې سره پرتله کړو. د دې ستراتیژۍ لپاره د ماډل غوښتنلیک به د روبوټ سره مرسته وکړي چې د میخانیکي تولید سیسټم شرایطو کې د ټرانسپورټ لاین څخه توکي بیرته ترلاسه کړي.

• د نظری کرکټر اعتراف

OCR چې د چاپ شوي یا لاسي لیکل شوي مینځپانګې په عکسونو کې د کرکټرونو توپیر کوي ، د ډیری برخې لپاره په یوه اداره کې د مینځپانګې کوډ کولو پای هدف سره او د کمپیوټر ساینس او ​​انجینرۍ ډیپارټمنټ بدلولو یا ترتیب کولو ځواک ورکوي ، د میشیګان ایالت پوهنتون. ستراتیژۍ د شیانو د کشف کولو لپاره رامینځته شوي ، ترڅو ومومي چې د دوی کوم مهم ټکي له نورو څخه پیژني ، او د محاسبې پلان کولو لپاره چې د ماشین لخوا کارول کیدی شي د ځانګړتیا کولو لپاره. د پام وړ غوښتنلیکونه د مخ اعتراف، د ګوتو نښانو د پیژندلو وړ ثبوت، د ریکارډ انځور ازموینه، د 3D مقالې ماډل پراختیا، د روبوټ لاره، او د 3D حجمیتریک معلوماتو استازیتوب/تحقیق شامل دي. د ایب او فلو څیړنې مسلې د بایومیټریک تصدیق ، برنامه شوي مشاهده او تعقیب ، بې لاسي HCI ، د مخ ښودلو ، کمپیوټر شوي واټر مارکینګ او د آنلاین آرشیف ډیزاین ډیزاین شامل دي. د لابراتوار وروستي زده کونکو د قلمي اعتراف ، لاسلیک چیک ، لید زده کړې ، او د عکس رغولو سره معامله کړې.

ماډل:

موږ باید وګورو چې دا په حیرانونکي ډول څو پکسله ډیټا اخلي ترڅو د عکس موضوع پیژندلو اختیار ولري ، د MIT متخصص لخوا یوې ډلې موندلې. وحی کولی شي د آنلاین عکسونو میکانیز شوي پیژندل شوي ثبوت کې غیر معمولي پرمختګ ګړندي کړي او په نهایت کې ، کمپیوټر ته یو اساس ورکړي ترڅو وګوري لکه خلک یې کوي. په ځانګړې توګه د لنډ انځور اټکل کول به د انټرنېټ په پایله کې د ملیاردونو انځورونو لیست کولو لپاره د تصور وړ کولو په لور یو مهم پرمختګ وي. تر اوسه پورې، د انځورونو د لیدلو لپاره یوازینۍ طریقه د منځپانګې په لیکونو پورې اړه لري چې افراد د هر عکس لپاره په لاس کې داخل شوي، او ډیری عکسونه ورته معلوماتو ته اړتیا لري. برنامه شوي ID به په ورته ډول د فایل عکسونو فایلونو ته هم لاره هواره کړي چې اشخاص د کمپیوټر شوي کیمرې څخه په خپلو کمپیوټرونو کې ډاونلوډ کړي ، پرته لدې چې هر یو یې د لاس په واسطه تجربه او فرعي سرلیک کړي. همدارنګه، په نهایت کې دا کولی شي ریښتیني ماشین لید ګړندي کړي ، کوم چې ځینې وختونه روبوټونو ته اجازه ورکوي چې د دوی کیمرې څخه ترلاسه شوي معلومات ترتیب کړي او په کوم ځای کې یې ترتیب کړي. نو که چیرې دوه عکسونه د پرتله کولو وړ ګروپ ولري [شمیرونه] ، نو احتمال یې پرتله کول دي. په عمومي ډول د ورته مقالې څخه جوړ شوی، په عمومي توګه د ورته ترتیب څخه. که یو انځور د یوه لیکنه یا سرلیک سره تړاو ولري، په دې وخت کې مختلف عکسونه چې د هغه د ریاضیاتو کوډ همغږي کوي شاید یو ورته توکي وښيي، (د مثال په توګه، یو موټر، ونه، یا فرد) په دې توګه نوم د یو انځور سره تړاو لري. نورو ته لیږدول شوی. "د ډیرو عکسونو سره، حتی په عمومي توګه مستقیم حسابونه کولی شي په ریښتیا سره ښه ترسره کړي" په دې توګه د انځورونو پیژندلو کې.

⦁ د مخ پیژندنه

موږ پوهیږو چې د مخامخ اعتراف چوکاټونه په دوامداره توګه د بایومیټریک ډیټا لرې کولو میتودونو په توګه مشهور کیږي. د مخ اعتراف په بایومیټریک چوکاټ کې اساسي برخه لري او د مختلف غوښتنلیکونو لپاره زړه راښکونکي دي په شمول د لید لید او امنیت. په مختلفو راپورونو کې د مخ عکسونو په اړه د ټول نفوس اعتراف په رڼا کې، د مخ اعتراف د پریکړې د بایومیټریک نوښت په اړه د پام وړ وړتیا لري.

د انځور پیژندنې سیسټمونه

⦁ د حرکت ازموینه

یو څو دندې د حرکت ارزونې سره پیژني چیرې چې د عکس بریالیتوب چمتو کیږي ترڅو د سرعت اندازه رامینځته کړي یا په هر عکس کې یا په 3D صحنه کې ، یا حتی د کیمرې څخه چې عکسونه وړاندې کوي. د دې ډول دندې مثالونه په لاندې ډول دي:

⦁ د انا حرکت

د کیمرې د 3D انعطاف وړ حرکت (محور او تشریح) پریکړه کول د کیمرې لخوا رامینځته شوي عکس بریالیتوب څخه.

⦁ تعقیب

لاندې به د (عموما) د ګټو تمرکز یا لاریونونو (د مثال په توګه ، موټرې یا خلک) د عکس په بریالیتوب کې د ډیر معمولي تنظیم پرمختګ تعقیب شي.

⦁ نظری جریان

دا پریکړه کول دي، په انځور کې د هرې نقطې لپاره، دا نقطه څنګه د انځور الوتکې سره مقایسه حرکت کوي، د بیلګې په توګه، د هغې څرګند حرکت. دا حرکت دواړه یوه پایله ده چې د پرتله کولو 3D نقطه څنګه په صحنه کې حرکت کوي او کیمره څنګه د صحنې سره پرتله کوي.

⦁ د صحنې بیا جوړونه

د یوې صحنې یو یا (عموما) ډیر عکسونو ته ورکول ، یا ویډیو ، د صحنې بیا تولید هدف د صحنې د 3D ماډل ثبت کول. په اسانه قضیه کې ماډل د 3D تمرکزونو ډله کیدی شي. نور اصالح شوي ستراتیژۍ د ټول 3D سطح ماډل تولیدوي

⦁ د انځور بیا رغونه

د انځور د بیا رغولو نقطه له عکسونو څخه د ګډوډۍ (د سینسر غږ، حرکت ناڅرګند، او داسې نور) ایستل دي. د ګډوډۍ د اخراج لپاره لږ تر لږه پیچلې د تصور وړ میتودولوژي مختلف ډوله چینلونه دي، د بیلګې په توګه، ټیټ پاس چینلونه یا منځني چینلونه. نور عصري ستراتیژۍ د یوې نمونې تمه لري چې څنګه د ګاونډیو انځور جوړښتونو سره ورته وي، یو ماډل چې دوی یې د ګډوډۍ څخه پیژني. د لومړي ځل لپاره د نږدې عکس جوړښتونو څخه په یو څه وخت کې د عکس معلوماتو تحقیق کولو سره ، د بیلګې په توګه ، لیکې یا څنډې ، او وروسته د ازموینې مرحلې څخه د ګاونډ ډیټا پورې د جلا کولو انحصار کنټرولولو سره ، د اختلال تخریب عالي درجې په عمومي ډول د لږ سره توپیر لري. پیچلي میتودونه. په دې برخه کې یوه بیلګه د دوی نقاشي ده. یو څو چوکاټونه خپلواک غوښتنلیکونه دي چې د ځانګړي اټکل یا پیژندنې مسله په ګوته کوي، پداسې حال کې چې نور د لوی پلان فرعي ترتیب شامل دي چې د بیلګې په توګه، د میخانیکي عمل کونکو کنټرول لپاره فرعي چوکاټونه، ترتیب کول، د معلوماتو معلوماتو اډې، انسان- د ماشین انٹرفیسونه، او داسې نور د کمپیوټر لید چوکاټ ځانګړي اجرا کول په ورته ډول تکیه کوي که چیرې د هغې ګټورتوب مخکې له مخکې ټاکل شوی وي یا که د دې ځینې برخې خورا ښه زده شي یا د فعالیت په جریان کې تنظیم شي. دلته شتون لري ، لکه څنګه چې کیدی شي ، منظم ظرفیتونه چې په ډیری کمپیوټر لید کې موندل کیږي