படத்தை அடையாளம் காண்பது ஏன் முக்கியம்?

வலையில் உள்ள பொருட்களில் 80% காட்சிப் பொருளாகும். படத்தின் லேபிளிங் ஏன் பொருள் அட்டவணையின் அதிபதியாக இருக்கக்கூடும் என்பதை நீங்கள் ஏற்கனவே வேலை செய்யத் தொடங்கலாம். இது மக்கள் அல்லது நிறுவனங்களா என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல், AI பட அங்கீகாரம், முக்கியமற்ற பொருளுடன் ஆன்லைனில் காட்சிகளை வேறுபடுத்துவதை சிந்திக்கக்கூடியதாக ஆக்கியுள்ளது. ஒவ்வொரு ஆண்டும் சுமார் 657 பில்லியன் புகைப்படங்கள் கவனமாக இடுகையிடப்படுகின்றன, பெரும்பாலானவை ஆன்லைன் ஊடகங்கள் வழியாகக் காட்டப்படுகின்றன. அந்த படங்களில் ஒரு கண்ணியமான பகுதி தனிநபர்கள் தற்செயலாக அவ்வாறு செய்கிறார்களா என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல் பொருட்களை முன்னேற்றுகிறார்கள். வாடிக்கையாளர் தயாரித்த உள்ளடக்கம் (UGC) அதன் மிகச் சரியான கட்டமைப்பில் பிராண்டுகளுக்கு ஒரு சிறந்த அதிகாரமளிக்கும் செல்வாக்காகும், ஏனெனில் இது மிகச் சிறந்த முன்னேற்றத்தை அளிக்கிறது.

ஆன்லைன் மீடியா மூலம் வாங்குபவர் அறிவிப்பு இருக்கும்போது நிறுவனங்களுக்கு எச்சரிக்கை செய்யும் விளம்பர சாதனங்கள் உள்ளன, இருப்பினும் சமூக இடுகையில் யாரும் தங்கள் பெயரை லேபிளிடாமல் பிராண்டுகள் முன்னேற்றம் ஏற்படும் போது ஏதாவது சொல்ல வேண்டாமா? AI பட அங்கீகாரம் அதன் மதிப்பை நிரூபிக்கும் இடம் இது. தொழில்நுட்பம் சரியான தரவுத்தொகுப்புகளைக் கவனித்துக்கொள்ளும் வாய்ப்பில், AI ஆனது வெளிப்படையான லேபிள் இல்லாமல் ஒரு படத்தை வேறுபடுத்தி அறிய முடியும். பிராண்டுகள் தங்கள் சமூக அறிவிப்புகளைக் கண்காணிக்கவும் பின்பற்றவும் முடிவுகள் முக்கியம்.

படத்தை அறிதல் எப்படி வேலை செய்கிறது?

AI ஆனது இணைய அடிப்படையிலான மீடியா நிலைகளில் புகைப்படங்களைத் தேடலாம் மற்றும் பரந்த தகவல் சேகரிப்புகளுடன் அவற்றை வேறுபடுத்தலாம். அந்த நேரத்தில் அது மக்கள் செய்யக்கூடியதை விட மிக விரைவாக பொருந்தக்கூடிய பொருத்தமான படத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது. இணைய அடிப்படையிலான மீடியா மூலம் தங்களுடைய உள்ளடக்கத்தைப் போன்றவற்றைக் கண்டறிய பிராண்டுகள் பட ஒப்புகையைப் பயன்படுத்துகின்றன. இது ஒரு பிராண்டின் லோகோவை வேறுபடுத்துவது அல்லது இணைய அடிப்படையிலான மீடியா கிளையண்டுகளிடையே இயற்கையாகவே நிலைநிறுத்தப்பட்ட உருப்படியின் நிலைமையை உணருவதைக் குறிக்கிறது. இதுபோன்ற பல தரவுகளின் மூலம் மக்கள் மீன்பிடிக்கக் கோருவது சோர்வடைகிறது. உருவகப்படுத்தப்பட்ட நுண்ணறிவு மனித தவறுகளை வலியுறுத்தாது, மேலும் ஒப்பிடமுடியாத அளவில் சரியான விளைவுகளை அளிக்கிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு படம் ஒப்புகை, உரை தேவையில்லாமல் ஒரு பிராண்ட் பற்றி தனிநபர்கள் என்ன சொல்கிறார்கள் என்பதை திரையிடுகிறது. வாடிக்கையாளர்கள் தங்கள் சமூக அறிவிப்புகளைப் பின்பற்றத் தயாராக இருக்கும் பிராண்டுகள், நிறுவனத்தின் பெயரைத் தட்டச்சு செய்ய எதிர்பார்க்காத நிலையில், விலைமதிப்பற்ற நிலையில் முடிவடையும். AI உணரப்பட்ட அடையாளங்காட்டிகள் மூலம் பிரத்தியேகமாக அவர்களின் சொந்த ஆன்லைன் சேர்க்கையைப் பயன்படுத்திக் கொள்வதற்கான சாத்தியம் மகத்தானது மற்றும் நிகரற்ற உள்ளடக்கத்தை வழங்குகிறது.

படத்தை அடையாளம் காணும் சில பொதுவான தவறுகள் இங்கே:-

படத் தகவலில் ஏதேனும் குறிப்பிட்ட கட்டுரை, சிறப்பம்சம் அல்லது இயக்கம் உள்ளதா என்பதை ஆரம்பத்தில் இருந்தே நாம் தீர்மானிக்க வேண்டும். இந்த பணி பொதுவாக ஒரு மனிதனால் மனப்பூர்வமாகவும், உழைப்பு இன்றியும் கவனிக்கப்படலாம், இருப்பினும் ஒட்டுமொத்த விஷயத்திற்கான PC பார்வையில் இன்னும் போதுமான அளவு கையாளப்படவில்லை: விருப்பமான சூழ்நிலைகளில் சுய-உறுதியான கட்டுரைகள். இந்த சிக்கலை நிர்வகிப்பதற்கான தற்போதைய நுட்பங்கள் வெளிப்படையான கட்டுரைகளுக்கு மட்டுமே சிறந்ததாக இருக்கும், எடுத்துக்காட்டாக, அடிப்படை கணித பொருட்கள் (எ.கா., பாலிஹெட்ரல்), மனித முகங்கள், அச்சிடப்பட்ட அல்லது படியெடுக்கப்பட்ட எழுத்துக்கள் அல்லது வாகனங்கள் மற்றும் வெளிப்படையான சூழ்நிலைகளில், பொதுவாக சித்தரிக்கப்படும். கேமராவுடன் ஒப்பிட்டுப் பார்க்கும் வகையிலான பிரகாசம், அடித்தளம் மற்றும் தோரணையைச் சுற்றி. ஒப்புகைச் சிக்கலின் பல்வேறு வகைப்பாடுகள் எழுத்தில் சித்தரிக்கப்பட்டுள்ளன:

• பொருள் அங்கீகாரம்

ஒன்று அல்லது சில முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட அல்லது கற்றுக்கொண்ட கட்டுரைகள் அல்லது உருப்படி வகுப்புகள், பொதுவாக படத்தில் உள்ள 2D சூழ்நிலைகள் அல்லது காட்சியில் உள்ள 3D தோரணைகளுடன் சேர்ந்து உணர முடியும்.

• அடையாளம்

ஒரு கட்டுரையின் தனிப்பட்ட வழக்கு உணரப்படுகிறது. மாடல்கள் என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட நபரின் முகம் அல்லது தனித்துவமான அடையாளத்தை அல்லது குறிப்பிட்ட வாகனத்தின் அடையாளத்தை வேறுபடுத்தும் சான்று ஆகும்.

• கண்டறிதல்

படத்தின் தகவல் ஒரு குறிப்பிட்ட நிபந்தனைக்காக ஆராயப்படுகிறது. மாதிரிகள் என்பது மருத்துவப் படங்களில் கற்பனை செய்யக்கூடிய விசித்திரமான செல்கள் அல்லது திசுக்களைக் கண்டுபிடிப்பது அல்லது திட்டமிடப்பட்ட தெரு செலவு கட்டமைப்பில் வாகனத்தை அங்கீகரிப்பது. மிதமான நேரடியான மற்றும் விரைவான கணக்கீடுகளைச் சார்ந்துள்ள கண்டுபிடிப்பு இங்கும் அங்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் சுவாரஸ்யமான படத் தகவலின் மிதமான மாவட்டங்களைக் கண்டறிவதற்காக, சரியான மொழிபெயர்ப்பை உருவாக்குவதற்கான கணக்கீட்டு ரீதியாகக் கோரும் உத்திகளால் கூடுதலாக உடைக்கப்படலாம்.

ஒப்புகை சார்ந்து சில குறிப்பிட்ட நிறுவனங்கள் உள்ளன, எடுத்துக்காட்டாக,

• உள்ளடக்கம் சார்ந்த பட மீட்பு

ஒரு குறிப்பிட்ட பொருளைக் கொண்ட படங்களின் பெரிய அமைப்பில் உள்ள அனைத்து படங்களையும் இங்கே கண்டறியலாம். பொருளை எதிர்பாராத விதத்தில் தீர்மானிக்க முடியும், உதாரணத்திற்கு ஒப்பீட்டளவில் ஒரு புறநிலை படம் (படம் X போன்ற அனைத்து படங்களையும் கொடுங்கள்), அல்லது உரை உள்ளீடாக கொடுக்கப்பட்ட குறிப்பிடத்தக்க அளவிலான நாட்டம் தரநிலைகள் வரை (எனக்கு ஏராளமான படங்களைக் கொடுங்கள். வீடுகள், குளிர்காலத்தில் எடுக்கப்படுகின்றன, அவற்றில் வாகனங்கள் இல்லை).

• போஸ் மதிப்பீடு

கேமராவுடன் ஒப்பிட்டு ஒரு குறிப்பிட்ட கட்டுரையின் நிலை அல்லது திசையை நாம் அளவிட வேண்டும். இந்த மூலோபாயத்திற்கான மாதிரி பயன்பாடு ஒரு இயந்திர உற்பத்தி முறை சூழ்நிலையில் ஒரு போக்குவரத்து வரியிலிருந்து பொருட்களை மீட்டெடுக்க ஒரு ரோபோவுக்கு உதவும்.

• ஆப்டிகல் கேரக்டர் ஒப்புகை

OCR ஆனது, அச்சிடப்பட்ட அல்லது கைமுறையாக எழுதப்பட்ட உள்ளடக்கத்தின் படங்களில் உள்ள எழுத்துக்களை வேறுபடுத்துகிறது, பெரும்பாலும் ஒரு நிறுவனத்தில் உள்ள உள்ளடக்கத்தை குறியாக்கம் செய்வதற்கான இறுதிக் குறிக்கோளுடன், மிச்சிகன் ஸ்டேட் யுனிவர்சிட்டியின் கணினி அறிவியல் மற்றும் பொறியியல் துறையை மாற்ற அல்லது ஆர்டர் செய்ய அதிகாரம் அளிக்கிறது. பொருட்களைக் கண்டறிவதற்கும், அவற்றின் சிறப்பம்சங்களில் எது மற்றவற்றிலிருந்து அவற்றை அங்கீகரிக்கிறது என்பதைக் கண்டறியவும், குணாதிசயங்களைச் செய்ய இயந்திரத்தால் பயன்படுத்தப்படும் கணக்கீடுகளைத் திட்டமிடவும் உத்திகள் உருவாக்கப்படுகின்றன. குறிப்பிடத்தக்க பயன்பாடுகளில் முக ஒப்புகை, விரல் பதிவை அடையாளம் காணக்கூடிய சான்று, பதிவுப் படப் பரிசோதனை, 3D கட்டுரை மாதிரி உருவாக்கம், ரோபோ வழி மற்றும் 3D அளவீட்டுத் தகவலின் பிரதிநிதித்துவம்/ஆய்வு ஆகியவை அடங்கும். எப் மற்றும் ஃப்ளோ ஆராய்ச்சி சிக்கல்கள் பயோமெட்ரிக் உறுதிப்படுத்தல், திட்டமிடப்பட்ட கண்காணிப்பு மற்றும் பின்தொடர்தல், ஹேண்ட்லெஸ் HCI, முகம் காட்சிப்படுத்துதல், கணினிமயமாக்கப்பட்ட வாட்டர்மார்க்கிங் மற்றும் ஆன்லைன் காப்பகங்களின் வடிவமைப்பை ஆய்வு செய்தல் ஆகியவை அடங்கும். ஆய்வகத்தின் தாமதமான முன்னாள் மாணவர்கள் பென்மேன்ஷிப் ஒப்புகை, கையொப்ப சரிபார்ப்பு, காட்சி கற்றல் மற்றும் படத்தை மீட்டெடுத்தல் ஆகியவற்றைக் கையாண்டனர்.

மாதிரி:

ஒரு படத்தின் விஷயத்தை அடையாளம் காணும் விருப்பத்தைப் பெறுவதற்கு அதிர்ச்சியூட்டும் வகையில் இரண்டு பிக்சல்கள் தரவு தேவை என்பதை நாம் பார்க்க வேண்டும், ஒரு MIT நிபுணரால் இயக்கப்படும் குழு கண்டறிந்துள்ளது. இந்த வெளிப்பாடு ஆன்லைன் படங்களின் இயந்திரமயமாக்கப்பட்ட அடையாளம் காணக்கூடிய ஆதாரத்தில் அசாதாரண முன்னேற்றங்களைத் தூண்டும் மற்றும் கடைசியாக, மக்கள் செய்வது போலவே PC களுக்கு ஒரு முன்மாதிரியை வழங்கலாம். குறிப்பாக குறுகிய சித்தரிப்பை அனுமானிப்பது, அதன் விளைவாக இணையத்தில் உள்ள பில்லியன் கணக்கான படங்களை பட்டியலிடுவதற்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றமாக இருக்கும். இப்போதைக்கு, படங்களைத் தேடுவதற்கான தனி அணுகுமுறைகள் ஒவ்வொரு படத்திற்கும் தனிநபர்கள் கையால் உள்ளிடப்பட்ட உள்ளடக்க கல்வெட்டுகளைப் பொறுத்தது, மேலும் பல படங்களுக்கு அத்தகைய தரவு தேவைப்படுகிறது. ப்ரோகிராம் செய்யப்பட்ட ஐடியானது, தனிநபர்கள் கணினிமயமாக்கப்பட்ட கேமராக்களில் இருந்து தங்கள் கணினிகளில் பதிவிறக்கும் கோப்புப் படங்களை அணுகும் அணுகுமுறையை வழங்குகிறது, அவை ஒவ்வொன்றையும் கைமுறையாக அனுபவிக்காமல் மற்றும் வசன வரிகள். மேலும், கடைசியாக இது உண்மையான இயந்திரப் பார்வையைத் தூண்டும், இது சில சமயங்களில் ரோபோக்கள் தங்கள் கேமராக்களில் இருந்து வரும் தகவலை வரிசைப்படுத்தவும், அவை இருக்கும் இடத்தை வரிசைப்படுத்தவும் அனுமதிக்கும். இதனால் இரண்டு படங்கள் [எண்களின்] ஒப்பிடக்கூடிய குழுவாக இருந்தால், அவை மறைமுகமாக ஒப்பிடப்படுகின்றன. பொதுவாக ஒரே மாதிரியான கட்டுரையிலிருந்து, பொதுவாக ஒரே மாதிரியான ஏற்பாட்டிலிருந்து உருவாக்கப்பட்டது. ஒரு படம் ஒரு கல்வெட்டு அல்லது தலைப்புடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், அந்த நேரத்தில் அதன் கணிதக் குறியீட்டை ஒருங்கிணைக்கும் வெவ்வேறு படங்கள் ஒரே மாதிரியான உருப்படியைக் காண்பிக்கும், (உதாரணமாக, ஒரு வாகனம், மரம் அல்லது தனிநபர்) இவ்வாறு ஒரு படத்துடன் தொடர்புடைய பெயர் இருக்கலாம் மற்றவர்களுக்கு மாற்றப்பட்டது. "மிகவும் அதிகமான படங்களுடன், பொதுவாக நேரடியான கணக்கீடுகள் கூட உண்மையாக சிறப்பாகச் செயல்படும்" படங்களை இவ்வாறு அங்கீகரிப்பதில்.

⦁ முக அங்கீகாரம்

பயோமெட்ரிக் தரவை அகற்றுவதற்கான முறைகளாக முக ஒப்புகை கட்டமைப்புகள் தொடர்ந்து பிரபலமடைந்து வருவதை நாங்கள் உணர்கிறோம். பயோமெட்ரிக் கட்டமைப்பில் முக அங்கீகாரம் ஒரு அடிப்படைப் பகுதியைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் காட்சி உளவு மற்றும் பாதுகாப்பு உள்ளிட்ட பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கு வசீகரமாக உள்ளது. வெவ்வேறு அறிக்கைகளில் முகப் படங்களின் ஒட்டுமொத்த மக்கள்தொகை ஒப்புதலின் வெளிச்சத்தில், முக ஒப்புகை முடிவின் அதிநவீன பயோமெட்ரிக் கண்டுபிடிப்பாக மாறும் ஒரு நம்பமுடியாத ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது.

படம் அங்கீகார அமைப்புகள்

⦁ இயக்க பரிசோதனை

ஒரு சில பணிகள் இயக்க மதிப்பீட்டில் அடையாளம் காணப்படுகின்றன, அங்கு ஒவ்வொரு படத்திலும் அல்லது 3D காட்சியிலும் அல்லது படங்களை வழங்கும் கேமராவிலும் கூட வேகத்தின் அளவை உருவாக்க ஒரு படத்தின் தொடர்ச்சி தயாராகிறது. அத்தகைய பணிகளின் நிகழ்வுகள்:

⦁ ஈகோ இயக்கம்

கேமராவால் உருவாக்கப்பட்ட படத் தொடரிலிருந்து கேமராவின் 3D நெகிழ்வற்ற இயக்கத்தை (பிவோட் மற்றும் விளக்கம்) தீர்மானித்தல்.

⦁ கண்காணிப்பு

பின்வருபவை படத்தின் தொடர்ச்சியாக (பொதுவாக) ஆர்வத்தை மையப்படுத்துதல் அல்லது எதிர்ப்புகள் (எ.கா., வாகனங்கள் அல்லது மக்கள்) மிகவும் அடக்கமான ஏற்பாட்டின் வளர்ச்சிகளைப் பின்பற்றும்.

⦁ ஆப்டிகல் ஸ்ட்ரீம்

படத்தின் ஒவ்வொரு புள்ளிக்கும், அந்த புள்ளியானது படத் தளத்துடன் ஒப்பிடுகையில், அதாவது அதன் தெளிவான இயக்கத்துடன் எவ்வாறு நகர்கிறது என்பதை இது தீர்மானிக்க வேண்டும். இந்த இயக்கம் காட்சியில் எவ்வாறு ஒப்பிடும் 3D புள்ளி நகர்கிறது மற்றும் கேமரா எவ்வாறு காட்சியுடன் ஒப்பிட்டு நகர்கிறது.

⦁ காட்சி ரீமேக்

ஒரு காட்சியின் ஒன்று அல்லது (சாதாரணமாக) அதிகமான படங்கள் அல்லது ஒரு வீடியோ, காட்சியின் 3D மாதிரியை பதிவு செய்யும் காட்சி இனப்பெருக்கம் இலக்குகள். எளிதான வழக்கில், மாதிரியானது 3D ஃபோகஸ்களின் தொகுப்பாக இருக்கலாம். மேலும் சுத்திகரிக்கப்பட்ட உத்திகள் மொத்த 3D மேற்பரப்பு மாதிரியை உருவாக்குகின்றன

⦁ படத்தை மீண்டும் உருவாக்குதல்

படத்தை மீண்டும் கட்டியெழுப்புவதற்கான முக்கிய அம்சம் படங்களிலிருந்து குழப்பத்தை (சென்சார் கூச்சல், இயக்கம் தெளிவற்றது மற்றும் பல) வெளியேற்றுவதாகும். சலசலப்பை வெளியேற்றுவதற்கான மிகவும் சிக்கலான கற்பனையான முறையானது வெவ்வேறு வகையான சேனல்கள், எடுத்துக்காட்டாக, குறைந்த-பாஸ் சேனல்கள் அல்லது நடுத்தர சேனல்கள். மேலும் நவீன உத்திகள், அக்கம்பக்கப் படக் கட்டமைப்புகள் எவ்வாறு ஒத்திருக்கிறது என்பதற்கான ஒரு மாதிரியை எதிர்பார்க்கின்றன, இந்த மாதிரியானது அவற்றை சலசலப்பில் இருந்து அங்கீகரிக்கிறது. அருகிலுள்ள படக் கட்டமைப்புகள், எடுத்துக்காட்டாக, கோடுகள் அல்லது விளிம்புகளில் உள்ள படத் தகவலை முதலில் ஆராய்வதன் மூலம், பின்னர் தேர்வுப் படியிலிருந்து அக்கம் பக்கத் தரவைப் பிரிப்பதைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம், ஒரு உயர்ந்த அளவிலான சலசலப்பு வெளியேற்றம் பொதுவாக குறைவானவற்றுடன் முரண்படுகிறது. சிக்கலான வழிமுறைகள். இந்த துறையில் ஒரு முன்மாதிரி அவர்களின் ஓவியம். ஒரு சில கட்டமைப்புகள் ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பீடு அல்லது அங்கீகார சிக்கலைத் தீர்க்கும் சுயாதீனமான பயன்பாடுகளாகும், மற்றவை ஒரு பெரிய திட்டத்தின் துணை ஏற்பாட்டைக் கொண்டிருக்கின்றன, எடுத்துக்காட்டாக, இயந்திர இயக்கிகள், ஒழுங்குபடுத்துதல், தரவு தகவல் தளங்கள், மனிதன்- இயந்திர இடைமுகங்கள், மற்றும் பல பிசி பார்வை கட்டமைப்பின் குறிப்பிட்ட செயலாக்கம், அதன் பயன் முன்கூட்டியே தீர்மானிக்கப்பட்டதா அல்லது செயல்பாட்டின் போது அதன் சில பகுதிகள் நன்றாகக் கற்றுக் கொள்ளப்பட்டால் அல்லது சரிசெய்யப்படலாம். அது எப்படியிருந்தாலும், பல PC பார்வையில் காணப்படும் வழக்கமான திறன்கள் உள்ளன