تصوير جي سڃاڻپ ڇو ضروري آهي؟
ويب تي مواد جو تقريبا 80٪ بصري آهي. توھان اڳ ۾ ئي ڪم ڪرڻ شروع ڪري سگھوٿا ڇو ته تصويري ليبلنگ پنھنجي جاءِ رکي سگھي ٿي مادي جدول جي مالڪ. قطع نظر ته اهو ماڻهو هجي يا تنظيمون، AI تصوير جي سڃاڻپ ان کي قابل تصور بنايو آهي ته آن لائن بصري کي غير معمولي اعتراض سان فرق ڪرڻ. اتي تقريباً 657 بلين تصويرون هر سال احتياط سان پوسٽ ڪيون وينديون آهن، جن جو وڏو حصو آن لائن ميڊيا ذريعي ڏيکاريو ويندو آهي. انهن تصويرن جو هڪ مهذب ٽڪرو اهي ماڻهو آهن جيڪي شيون اڳتي وڌائي رهيا آهن، قطع نظر ته اهي اهي حادثاتي طور تي ڪري رهيا آهن. ڪلائنٽ تيار ڪيل مواد (UGC) ان جي بلڪل ڀرپور جوڙجڪ ۾ برانڊز لاءِ هڪ شاندار بااختيار بڻائڻ وارو اثر آهي جيئن ته اهو سڀ کان وڌيڪ مثالي ترقي ڏئي ٿو.
الارم تنظيمن لاءِ اشتهاري ڊوائيس موجود آهن جڏهن آنلائن ميڊيا ذريعي خريد ڪندڙن جو نوٽيس هوندو آهي، تنهن هوندي به ڪجهه نه چوڻ گهرجي جڏهن برانڊن جي ترقي ٿئي ٿي جڏهن ڪنهن به سماجي پوسٽ ۾ پنهنجو نالو ليبل نه ڪيو؟ هي جڳهه آهي جتي AI تصوير جي سڃاڻپ ان جي قيمت ڏيکاري ٿي. آف موقعي تي ته ٽيڪ صحيح ڊيٽا سيٽن جو خيال رکيو وڃي ٿو، اي آءِ هڪ تصوير ۾ فرق ڪري سگهي ٿو بغير واضح ليبل جي حوالي سان. برانڊز لاءِ نتيجا اهم آهن انهن جي سماجي نوٽيسن کي ٽريڪ ڪرڻ ۽ پيروي ڪرڻ لاءِ.
تصوير جي سڃاڻپ ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
جيئن ته اسان شايد ڄاڻون ٿا ته AI ويب تي ٻڌل ميڊيا مرحلن ذريعي تصويرون ڳولي سگهي ٿو ۽ انهن جي برعڪس وسيع معلوماتي مجموعن سان. اهو انهي نقطي تي مناسب تصوير چونڊيندو آهي جيڪو ماڻهن جي ڀيٽ ۾ تمام گهڻو تيز رفتار سان ملندو آهي. برانڊ استعمال ڪندا آهن تصويري اعتراف جو مواد دريافت ڪرڻ لاءِ پنهنجو پاڻ وانگر ويب تي ٻڌل ميڊيا ذريعي. انهي جو مطلب آهي هڪ برانڊ جي لوگو کي فرق ڪرڻ يا ويب تي ٻڌل ميڊيا ڪلائنٽ جي وچ ۾ قدرتي طور تي پوزيشن واري شيءِ جي صورتحال کي سمجهڻ. گذارش آهي ته ماڻهن کي اهڙي ڊيٽا ذريعي مڇي مارڻ مؤثر طريقي سان ٿڪجي وڃي ٿي. سمجهه واري ڄاڻ انساني غلطي تي زور نه ڏيندي آهي، ۽ بي مثال سطح تي صحيح نتيجا ڏئي ٿو. مصنوعي ذهانت جي تصوير جو اعتراف اسڪرين ڏيکاري ٿو ته ماڻهو متن جي گهرج کان سواءِ برانڊ بابت ڇا بيان ڪري رهيا آهن. برانڊز پنهنجي سماجي نوٽيسن جي پيروي ڪرڻ لاءِ تيار آهن بغير ڪنهن ڪلائنٽ جي تنظيم جو نالو ٽائپ ڪرڻ جي اميد هڪ انمول پوزيشن ۾ ختم ٿي ويندي. انهن جي پنهنجي آن لائن شموليت جو فائدو وٺڻ جو امڪان خاص طور تي AI سمجهيل سڃاڻپ ڪندڙ جي ذريعي تمام گهڻو آهي ۽ پيش ڪري ٿو بي مثال شموليت.
هتي تصوير جي سڃاڻپ جا ڪجهه عام ڪم آهن: -
شروعات کان وٺي اسان کي اهو فيصلو ڪرڻو پوندو ته ڇا تصوير جي معلومات ۾ ڪجهه خاص مضمون، نمايان، يا حرڪت شامل آهي. هي تفويض عام طور تي دل سان ۽ بغير ڪنهن انسان جي محنت جي حل ڪري سگهجي ٿو، اڃا تائين مجموعي طور تي پي سي ويزن ۾ مڪمل طور تي حل نه ڪيو ويو آهي: صوابديدي حالتن ۾ خود اعتمادي آرٽيڪل. هن مسئلي کي منظم ڪرڻ لاء موجوده ٽيڪنالاجيون صرف واضح مضمونن لاء بهترين نموني سان حل ڪري سگهجن ٿيون، مثال طور، بنيادي رياضياتي شيون (مثال طور، پولي هيڊرل)، انساني چهرا، ڇپيل يا نقل ٿيل ڪردار، يا گاڏيون، ۽ واضح حالتن ۾، عام طور تي تمام پري تائين پيش ڪيو ويو آهي. ڪئميرا سان مقابلي واري شيءِ جي روشني، بنياد، ۽ پوزيشن جي چوڌاري. اقرار جي مسئلي جي مختلف قسمن کي لکڻ ۾ پيش ڪيو ويو آهي:
• اعتراض جي سڃاڻپ
ھڪڙو يا ڪجھ اڳ ۾ مقرر ڪيل يا سکيا آرٽيڪل يا شيون ڪلاس سمجھي سگھجن ٿيون، عام طور تي انھن جي 2D حالتن سان گڏ تصوير ۾ يا منظر ۾ 3D پوزيشن سان.
• سڃاڻپ
هڪ مضمون جو هڪ انفرادي ڪيس سمجهيو ويندو آهي. ماڊل هڪ خاص فرد جي منهن يا منفرد نشان، يا هڪ خاص گاڏي جي سڃاڻپ جو ثبوت آهن.
• پتو لڳائڻ
تصوير جي معلومات هڪ خاص حالت لاء جانچيو ويندو آهي. ماڊل ڪلينڪل تصويرن ۾ تصوراتي عجيب سيلز يا بافتن جي دريافت آهن يا پروگرام ٿيل گهٽي جي قيمت فريم ورڪ ۾ گاڏي جي سڃاڻپ. دريافت جو دارومدار اعتدال سان سڌو ۽ جلدي حسابن تي آهي ۽ هتي استعمال ڪيو ويو آهي وڌيڪ معمولي ضلعن کي ڳولڻ لاءِ دلچسپ تصويري معلومات جيڪا اضافي طور تي ٽوڙي سگهجي ٿي وڌيڪ حسابي درخواستن جي حڪمت عملين سان صحيح ترجمو ٺاهڻ لاءِ.
اقرار تي منحصر ڪجھ خاص ڪم موجود آھن، مثال طور،
• مواد جي بنياد تي تصوير جي وصولي
هتي تصويرن جي هڪ وڏي ترتيب ۾ سڀني تصويرن کي دريافت ڪيو جنهن ۾ هڪ خاص مواد آهي. مادو اڻڄاتل طريقي سان طئي ڪري سگهجي ٿو، مثال طور، هڪ مقصدي تصوير جي نسبت سان هڪجهڙائي جي حد تائين (مون کي سڀ تصويرون ڏيو جهڙوڪ تصوير X)، يا جيتري حد تائين اهم سطح جي تعاقب جي معيار کي ٽيڪسٽ ان پٽ جي طور تي ڏنو ويو آهي (مون کي سڀئي تصويرون ڏيو جن ۾ ڪيتريون ئي تصويرون شامل آهن. گهر، سياري جي موسم ۾ ورتو وڃي ٿو، ۽ انهن ۾ ڪا به گاڏي ناهي).
• پوزيشن جو جائزو
اسان کي ڪنهن خاص مضمون جي پوزيشن يا هدايت کي ڪئميرا سان ڀيٽڻ جي ضرورت آهي. هن حڪمت عملي لاءِ هڪ ماڊل ايپليڪيشن روبوٽ کي مشيني پيداوار واري نظام جي حالت ۾ ٽرانسپورٽ لائن مان شيون بحال ڪرڻ ۾ مدد ڪندي.
• بصري ڪردار جو اعتراف
OCR جيڪو ڇپيل يا دستي طور تي لکيل مواد جي تصويرن ۾ ڪردارن کي ڌار ڪري رهيو آهي، گهڻو ڪري هڪ تنظيم ۾ مواد کي انڪوڊنگ ڪرڻ جي آخري مقصد سان ۽ ڪمپيوٽر سائنس ۽ انجنيئرنگ ڊپارٽمينٽ، مشي گن اسٽيٽ يونيورسٽي کي تبديل ڪرڻ يا ترتيب ڏيڻ لاءِ بااختيار بڻائڻ. حڪمت عمليون شيون ڳولڻ لاءِ ٺاهيا ويا آهن، اهو ڳولڻ لاءِ ته انهن مان ڪهڙيون نمايان شيون انهن کي ٻين کان سڃاڻي، ۽ حسابن جي رٿابندي ڪرڻ لاءِ جيڪي مشين ذريعي استعمال ڪري سگهجن ٿيون. اهم ايپليڪيشنون شامل آهن منهن جو اعتراف، آڱر جي نقوش جي سڃاڻپ جو ثبوت، رڪارڊ تصويري امتحان، 3D آرٽيڪل ماڊل ڊولپمينٽ، روبوٽ روٽ، ۽ 3D حجماتي معلومات جي نمائندگي/تحقيق. ايب ۽ فلو ريسرچ جا مسئلا شامل آهن بايوميٽرڪ تصديق، پروگرام ٿيل مشاهدو ۽ پيروي، هينڊليس HCI، منهن جي نمائش، ڪمپيوٽرائيزڊ واٽر مارڪنگ ۽ آن لائن آرڪائيوز جي ڊيزائن کي جانچڻ. ليب جي مرحوم اڳوڻي شاگردن قلم جي اعتراف، دستخط چيڪ، بصري سکيا، ۽ تصوير جي بحالي سان معاملو ڪيو آهي.
ماڊل:
اسان کي ڏسڻ گهرجي ته تصوير جي موضوع کي سڃاڻڻ جو اختيار حاصل ڪرڻ لاءِ حيرت انگيز طور تي ٻه پکسلز ڊيٽا لڳن ٿا، هڪ گروپ MIT جي ماهرن پاران دريافت ڪيو ويو آهي. وحي آن لائن تصويرن جي مشيني سڃاڻپ واري ثبوت ۾ غير معمولي پيش رفت کي تيز ڪري سگهي ٿي ۽، آخر ۾، پي سي کي هڪ بنياد ڏيو ته جيئن ماڻهو ڪندا آهن. خاص طور تي مختصر تصوير جو اندازو لڳائڻ ان جي نتيجي ۾ انٽرنيٽ تي اربين تصويرن جي انوینٽري کي تصور ڪرڻ جي طرف هڪ اهم اڳڀرائي هوندي. هينئر تائين، تصويرن کي ڏسڻ لاءِ اڪيلو طريقو مواد جي لکت تي ڀاڙي ٿو جيڪي ماڻهو هر تصوير لاءِ هٿ سان داخل ڪيا آهن، ۽ ڪيترن ئي تصويرن کي اهڙي ڊيٽا جي ضرورت آهي. پروگرام ٿيل آئي ڊي پڻ هڪ طريقي سان فائل تصويرن کي ڏئي ٿو جيڪي ماڻهو ڪمپيوٽرائيزڊ ڪيمرائن مان ڊائون لوڊ ڪري انهن جي پي سي تي، هر هڪ کي هٿ سان تجربو ۽ ذيلي عنوان ڏيڻ کان سواءِ. انهي سان گڏ، آخرڪار اهو حقيقي مشين جي نظر کي تيز ڪري سگهي ٿو، جيڪو ڪجهه وقت ۾ روبوٽ کي اجازت ڏئي سگهي ٿو ته هو پنهنجي ڪئميرا مان ايندڙ معلومات کي ترتيب ڏيو ۽ ترتيب ڏيو ته اهي ڪٿي آهن. انهي ڪري ته جيڪڏهن ٻن تصويرن جي مقابلي ۾ [نمبرن جو]، اهي ممڪن طور تي نسبتا آهن. عام طور تي هڪ جهڙي آرٽيڪل مان ٺهيل آهي، عام طور تي ساڳئي ترتيب ۾. جيڪڏهن هڪ تصوير ڪنهن لکت يا عنوان سان جڙيل هجي، ته ان نقطي تي مختلف تصويرون جيڪي ان جي رياضياتي ڪوڊ کي هموار ڪن ٿيون، شايد شايد هڪ جهڙي شيءِ ڏيکارين، (مثال طور، هڪ گاڏي، وڻ، يا فرد) اهڙي طرح هڪ تصوير سان لاڳاپيل نالو ٿي سگهي ٿو. ٻين ڏانهن منتقل ڪيو ويو. "انتهائي تمام گهڻين تصويرن سان، جيتوڻيڪ عام طور تي سڌي حساب سان صحيح طريقي سان انجام ڏئي سگھن ٿا" اهڙيء طرح تصويرن کي سڃاڻڻ ۾.
⦁ منهن جي سڃاڻپ
اسان محسوس ڪريون ٿا ته منهن جو اعتراف فريم ورڪ مسلسل مشهور ٿي رهيو آهي طريقن جي طور تي بايوميٽرڪ ڊيٽا کي هٽائڻ لاء. بايوميٽرڪ فريم ورڪ ۾ منهن جي اعتراف جو بنيادي حصو آهي ۽ مختلف ايپليڪيشنن لاءِ دلڪش آهي جنهن ۾ بصري جاچ ۽ سيڪيورٽي شامل آهن. مختلف رپورٽن تي منهن جي تصويرن جي مجموعي آبادي جي اعتراف جي روشني ۾، منهن جي اعتراف ۾ فيصلي جي جديد بايو ميٽرڪ جدت ۾ تبديل ٿيڻ جي هڪ ناقابل اعتماد صلاحيت آهي.
تصوير جي سڃاڻپ سسٽم
⦁ موشن امتحان
ڪجھ تفويض حرڪت جي جائزي سان سڃاڻي ٿو جتي تصوير جي تسلسل کي تيار ڪيو ويو آهي رفتار جو هڪ گيج ٺاهڻ لاءِ يا ته هر هڪ تصوير ۾ يا 3D منظر ۾، يا ڪئميرا جي به جيڪا تصويرن کي پهچائي ٿي. اهڙين ذميوارين جا مثال هي آهن:
⦁ انا تحريڪ
ڪئميرا جي 3D انفليچيبل حرڪت (محور ۽ تشريح) جو فيصلو ڪندي ڪئميرا پاران ٺاهيل تصوير جي تسلسل مان.
⦁ ٽريڪنگ
تصوير جي تسلسل ۾ دلچسپي جي توجہ يا احتجاج (مثال طور، گاڏيون يا ماڻهو) جي هڪ (عام طور تي) وڌيڪ معمولي ترتيب جي ترقي جي پٺيان هوندي.
⦁ بصري وهڪرو
اهو فيصلو ڪرڻو آهي ته، تصوير جي هر نقطي لاءِ، اهو نقطو تصوير جي جهاز جي مقابلي ۾ ڪيئن حرڪت ڪري رهيو آهي، يعني ان جي واضح حرڪت. هي حرڪت هڪ نتيجو آهي ٻنهي جو مقابلو ڪرڻ وارو 3D پوائنٽ منظر ۾ ڪيئن حرڪت ڪري رهيو آهي ۽ ڪيئن ڪئميرا منظر سان موازنہ ڪري رهيو آهي.
⦁ منظر ٻيهر ٺاهڻ
ڏنو ويو هڪ يا (عام طور تي) هڪ منظر جون وڌيڪ تصويرون، يا هڪ وڊيو، منظر جي 3D ماڊل کي رجسٽر ڪرڻ لاءِ منظر ٻيهر پيدا ڪرڻ جا هدف. آسان ترين صورت ۾ ماڊل ٿي سگهي ٿو 3D ڌيان جو هڪ گروپ. وڌيڪ سڌريل حڪمت عمليون ڪل 3D مٿاڇري جو نمونو پيدا ڪن ٿيون
⦁ تصوير جي تعمير
تصويرن جي ٻيهر تعمير جو نقطو تصويرن مان ڪموشن (سينسر ڪلمر، حرڪت غير واضح، وغيره) کي ختم ڪرڻ آهي. commotion expulsion لاءِ گھٽ ۾ گھٽ پيچيده تصوراتي طريقو مختلف قسم جا چينل آھن، مثال طور، گھٽ-پاس چينل يا وچين چينل. وڌيڪ جديد حڪمت عمليون هڪ ماڊل جي توقع ڪن ٿيون ته پاڙيسري تصويرن جي جوڙجڪ ڪيئن هڪجهڙائي رکي ٿي، هڪ نمونو جيڪو انهن کي هڙتال کان سڃاڻي ٿو. پهرين ويجھي تصوير جي جوڙجڪ جي ڪافي دير ۾ تصوير جي معلومات جي تحقيق ڪرڻ سان، مثال طور، لائنون يا ڪنارن، ۽ بعد ۾ امتحان واري مرحلي کان پاڙيسري ڊيٽا تي منحصر ڌار ڌار ڪنٽرول کي ڪنٽرول ڪرڻ سان، عام طور تي گهٽ جي مقابلي ۾ هڪ اعلي سطحي حوصلا افزائي حاصل ڪئي وئي آهي. پيچيده طريقا. هن ميدان ۾ هڪ نمونو سندن مصوري آهي. ڪجھ فريم ورڪ آزاد ايپليڪيشنون آھن جيڪي ھڪڙي خاص تخميني يا شناخت واري مسئلي کي حل ڪن ٿيون، جڏھن ته ٻيا ھڪڙي وڏي منصوبي جي ذيلي ترتيب تي مشتمل آھن، مثال طور، ساڳيء طرح ميڪيڪل ايڪٽيوٽرز جي ڪنٽرول لاء ذيلي فريم ورڪ تي مشتمل آھن، ترتيب ڏيڻ، ڊيٽا جي معلومات جي بنيادن، انسان- مشين انٽرفيس، ۽ ائين ئي پي سي ويزن فريم ورڪ جو خاص عمل ان تي به ڀاڙي ٿو ته ان جي افاديت اڳ ۾ ئي طئي ٿيل آهي يا جيڪڏهن ان جو ڪجهه حصو چڱيءَ طرح سکيو وڃي يا سرگرمي دوران ترتيب ڏنو وڃي. اتي موجود آهن، جيئن اهو ٿي سگهي ٿو، باقاعده صلاحيتون جيڪي ڪيترن ئي پي سي ويزن ۾ مليا آهن