ఇమేజ్ గుర్తింపు ఎందుకు ముఖ్యం?

ఇంటర్నెట్‌లో దాదాపు 80 శాతం కంటెంట్ దృశ్యమానమైనది. కంటెంట్ టేబుల్‌లో కింగ్‌గా ఇమేజ్ ట్యాగింగ్ దాని స్థానాన్ని ఎందుకు కలిగి ఉండవచ్చో మీరు ఇప్పటికే పని చేయడం ప్రారంభించవచ్చు. అది వ్యక్తులు లేదా కంపెనీలు అయినా, AI ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ అనేది ఆన్‌లైన్‌లో విజువల్స్‌ను అతితక్కువ ఫస్‌తో గుర్తించడం సాధ్యం చేసింది. ప్రతి సంవత్సరం 657 బిలియన్ల ఫోటోలు డిజిటల్‌గా పోస్ట్ చేయబడతాయి, మెజారిటీ సోషల్ మీడియాలో కనిపిస్తాయి. ఆ చిత్రాలలో మంచి భాగం వారు తెలియకుండానే చేస్తున్నప్పటికీ, ఉత్పత్తులను ప్రచారం చేసే వ్యక్తులు. వినియోగదారు-సృష్టించిన కంటెంట్ (UGC) దాని స్వచ్ఛమైన రూపంలో బ్రాండ్‌లకు ఉత్తమమైన ప్రమోషన్‌ను అందిస్తుంది.
సోషల్ మీడియాలో వినియోగదారుల ప్రస్తావన వచ్చినప్పుడు కంపెనీలను అప్రమత్తం చేయడానికి మార్కెటింగ్ సాధనాలు ఉన్నాయి, అయితే సోషల్ పోస్ట్‌లో వారి పేరును ఎవరూ ట్యాగ్ చేయకుండా బ్రాండ్‌ల ప్రమోషన్ జరిగినప్పుడు ఏమి చేయాలి? ఇక్కడే AI ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ దాని విలువను రుజువు చేస్తుంది. టెక్ సరైన డేటాసెట్‌లను అందించినట్లయితే, AI నిర్దిష్ట ట్యాగ్ ప్రస్తావనలు లేకుండా చిత్రాన్ని గుర్తించగలదు. బ్రాండ్‌లు వారి సామాజిక ప్రస్తావనలను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు ట్రేస్ చేయడానికి ఫలితాలు అమూల్యమైనవి.

ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ ఎలా పని చేస్తుంది?

మనకు తెలిసినట్లుగా, AI ఫోటోల కోసం చూస్తున్న సోషల్ మీడియా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను శోధించగలదు మరియు వాటిని విస్తృతమైన డేటా సెట్‌లతో పోల్చవచ్చు. ఇది మానవుల సామర్థ్యం కంటే చాలా వేగంగా సరిపోయే సంబంధిత చిత్రంపై నిర్ణయం తీసుకుంటుంది. సోషల్ మీడియాలో తమ స్వంత కంటెంట్‌ను కనుగొనడానికి బ్రాండ్‌లు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్‌ని ఉపయోగిస్తాయి. అంటే బ్రాండ్ యొక్క లోగోను గుర్తించడం లేదా సోషల్ మీడియా వినియోగదారుల మధ్య సేంద్రీయంగా ఉంచబడిన ఉత్పత్తిని గుర్తించడం. చాలా సమాచారం ద్వారా ట్రాల్ చేయమని మానవులను అడగడం సులభంగా అలసిపోతుంది. AI మానవ తప్పిదాల గురించి చింతించదు మరియు అసమానమైన స్థాయిలలో ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందిస్తుంది. AI ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టెక్స్ట్ అవసరం లేకుండా బ్రాండ్ గురించి వ్యక్తులు ఏమి చెబుతున్నారో పర్యవేక్షిస్తుంది. వినియోగదారులు కంపెనీ పేరును టైప్ చేయనవసరం లేకుండా వారి సామాజిక ప్రస్తావనలను ట్రాక్ చేయగల బ్రాండ్‌లు తమను తాము ప్రయోజనకరమైన స్థితిలో కనుగొంటాయి. AI గుర్తింపు పొందిన ఐడెంటిఫైయర్‌ల ద్వారా వారి స్వంత ఆన్‌లైన్ కవరేజీని ట్యాప్ చేయగల సామర్థ్యం చాలా పెద్దది మరియు అసమానమైన కవరేజీని అందిస్తుంది.

ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ యొక్క కొన్ని సాధారణ పనులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:-

చిత్ర డేటాలో నిర్దిష్ట వస్తువు, ఫీచర్ లేదా కార్యాచరణ ఉందా లేదా అనేది మొదట మనం గుర్తించాలి. ఈ పని సాధారణంగా మానవునిచే దృఢంగా మరియు ప్రయత్నం లేకుండా పరిష్కరించబడుతుంది, కానీ సాధారణ సందర్భంలో కంప్యూటర్ దృష్టిలో ఇప్పటికీ సంతృప్తికరంగా పరిష్కరించబడలేదు: ఏకపక్ష పరిస్థితులలో ఏకపక్ష వస్తువులు. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులు సాధారణ రేఖాగణిత వస్తువులు (ఉదా, పాలిహెడ్రా), మానవ ముఖాలు, ముద్రిత లేదా చేతితో వ్రాసిన అక్షరాలు లేదా వాహనాలు మరియు నిర్దిష్ట పరిస్థితులలో, సాధారణంగా పరంగా వివరించబడిన నిర్దిష్ట వస్తువులకు మాత్రమే ఉత్తమంగా పరిష్కరించబడతాయి. కెమెరాకు సంబంధించి వస్తువు యొక్క బాగా నిర్వచించబడిన ప్రకాశం, నేపథ్యం మరియు భంగిమ. గుర్తింపు సమస్య యొక్క వివిధ రకాలు సాహిత్యంలో వివరించబడ్డాయి:

• వస్తువు గుర్తింపు

ఒకటి లేదా అనేక ముందుగా పేర్కొన్న లేదా నేర్చుకున్న వస్తువులు లేదా ఆబ్జెక్ట్ తరగతులు సాధారణంగా ఇమేజ్‌లో వాటి 2D స్థానాలు లేదా సన్నివేశంలో 3D భంగిమలతో కలిసి గుర్తించబడతాయి.

• గుర్తింపు
ఒక వస్తువు యొక్క వ్యక్తిగత ఉదాహరణ గుర్తించబడుతుంది. ఉదాహరణలు నిర్దిష్ట వ్యక్తి యొక్క ముఖం లేదా వేలిముద్రను గుర్తించడం లేదా నిర్దిష్ట వాహనం యొక్క గుర్తింపు.

• డిటెక్షన్
చిత్రం డేటా నిర్దిష్ట పరిస్థితి కోసం స్కాన్ చేయబడింది. వైద్య చిత్రాలలో సాధ్యమయ్యే అసాధారణ కణాలు లేదా కణజాలాలను గుర్తించడం లేదా ఆటోమేటిక్ రోడ్ టోల్ సిస్టమ్‌లో వాహనాన్ని గుర్తించడం వంటివి ఉదాహరణలు. సాపేక్షంగా సరళమైన మరియు వేగవంతమైన గణనల ఆధారంగా గుర్తించడం కొన్నిసార్లు ఆసక్తికరమైన చిత్ర డేటా యొక్క చిన్న ప్రాంతాలను కనుగొనడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది సరైన వివరణను రూపొందించడానికి మరింత గణనపరంగా డిమాండ్ చేసే పద్ధతుల ద్వారా మరింత విశ్లేషించబడుతుంది.

గుర్తింపు ఆధారంగా అనేక ప్రత్యేక పనులు ఉన్నాయి, అవి:

• కంటెంట్ ఆధారిత చిత్రం తిరిగి పొందడం
ఇక్కడ నిర్దిష్ట కంటెంట్‌ని కలిగి ఉన్న చిత్రాల యొక్క పెద్ద సెట్‌లో అన్ని చిత్రాలను కనుగొనడం. కంటెంట్‌ని వివిధ మార్గాల్లో పేర్కొనవచ్చు, ఉదాహరణకు సారూప్యత పరంగా లక్ష్య చిత్రం (చిత్రం X మాదిరిగానే అన్ని చిత్రాలను నాకు ఇవ్వండి) లేదా టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్‌గా ఇవ్వబడిన ఉన్నత-స్థాయి శోధన ప్రమాణాల పరంగా (ఉన్న అన్ని చిత్రాలను నాకు ఇవ్వండి చాలా ఇళ్ళు, శీతాకాలంలో తీసుకోబడ్డాయి మరియు వాటిలో కార్లు లేవు).

• పోజ్ అంచనా
కెమెరాకు సంబంధించి నిర్దిష్ట వస్తువు యొక్క స్థానం లేదా విన్యాసాన్ని మనం అంచనా వేయాలి. అసెంబ్లీ లైన్ పరిస్థితిలో కన్వేయర్ బెల్ట్ నుండి వస్తువులను తిరిగి పొందడంలో రోబోట్‌కు సహాయం చేయడం ఈ సాంకేతికతకు ఉదాహరణ.

• ఆప్టికల్ అక్షర గుర్తింపు
OCR ఇది ముద్రించిన లేదా చేతితో వ్రాసిన టెక్స్ట్ యొక్క చిత్రాలలో అక్షరాలను గుర్తిస్తుంది, సాధారణంగా టెక్స్ట్‌ను మరింత ఫార్మాట్‌లో ఎన్‌కోడింగ్ చేయడానికి మరియు మిచిగాన్ స్టేట్ యూనివర్శిటీలోని కంప్యూటర్ సైన్స్ అండ్ ఇంజినీరింగ్ డిపార్ట్‌మెంట్‌ను ఎడిటింగ్ లేదా ఇండెక్సింగ్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. “ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్ అండ్ ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ (PRIP) ల్యాబ్ ఫ్యాకల్టీ మరియు విద్యార్థులు నమూనాలు లేదా వస్తువులను గుర్తించడానికి యంత్రాల వినియోగాన్ని పరిశీలిస్తారు. వస్తువులను పసిగట్టడానికి, వాటి లక్షణాలలో ఏది వాటిని ఇతరుల నుండి వేరు చేస్తుందో తెలుసుకోవడానికి మరియు వర్గీకరణ చేయడానికి యంత్రం ఉపయోగించే అల్గారిథమ్‌లను రూపొందించడానికి పద్ధతులు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. ముఖ గుర్తింపు, వేలిముద్ర గుర్తింపు, డాక్యుమెంట్ ఇమేజ్ విశ్లేషణ, 3D ఆబ్జెక్ట్ మోడల్ నిర్మాణం, రోబోట్ నావిగేషన్ మరియు 3D వాల్యూమెట్రిక్ డేటా యొక్క విజువలైజేషన్/అన్వేషణ వంటి ముఖ్యమైన అప్లికేషన్‌లు ఉన్నాయి. ప్రస్తుత పరిశోధన సమస్యలలో బయోమెట్రిక్ ప్రమాణీకరణ, ఆటోమేటిక్ నిఘా మరియు ట్రాకింగ్, హ్యాండ్‌లెస్ HCI, ఫేస్ మోడలింగ్, డిజిటల్ వాటర్‌మార్కింగ్ మరియు ఆన్‌లైన్ డాక్యుమెంట్‌ల నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించడం వంటివి ఉన్నాయి. ల్యాబ్‌లోని ఇటీవలి గ్రాడ్యుయేట్లు చేతివ్రాత గుర్తింపు, సంతకం ధృవీకరణ, విజువల్ లెర్నింగ్ మరియు ఇమేజ్ రిట్రీవల్‌పై పనిచేశారు.

⦁ ముఖ గుర్తింపు
బయోమెట్రిక్ సమాచారాన్ని సేకరించే సాధనంగా ఫేస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్‌లు క్రమంగా ప్రాచుర్యం పొందుతున్నాయని మాకు తెలుసు. బయోమెట్రిక్ సిస్టమ్స్‌లో ఫేస్ రికగ్నిషన్ కీలక పాత్రను కలిగి ఉంది మరియు దృశ్య నిఘా మరియు భద్రతతో సహా అనేక అప్లికేషన్‌లకు ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది. వివిధ పత్రాలపై ముఖ చిత్రాలకు సాధారణ ప్రజల ఆమోదం కారణంగా, ముఖ గుర్తింపు అనేది తదుపరి తరం బయోమెట్రిక్ సాంకేతికత ఎంపికగా మారడానికి గొప్ప సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.

ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్స్

⦁ చలన విశ్లేషణ
అనేక పనులు చలన అంచనాకు సంబంధించినవి, ఇక్కడ ఇమేజ్ సీక్వెన్స్ ప్రాసెస్ చేయబడి ఇమేజ్‌లోని ప్రతి పాయింట్‌లో లేదా 3D దృశ్యంలో లేదా ఇమేజ్‌లను ఉత్పత్తి చేసే కెమెరాలో కూడా వేగాన్ని అంచనా వేయడానికి ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. అటువంటి పనులకు ఉదాహరణలు:

⦁  అహం చలనం
కెమెరా ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఇమేజ్ సీక్వెన్స్ నుండి కెమెరా యొక్క 3D దృఢమైన చలనాన్ని (భ్రమణం మరియు అనువాదం) నిర్ణయించడం.

⦁ ట్రాకింగ్
ట్రాకింగ్ అనేది ఇమేజ్ సీక్వెన్స్‌లో (సాధారణంగా) చిన్న ఆసక్తి పాయింట్లు లేదా వస్తువులు (ఉదా, వాహనాలు లేదా మానవులు) కదలికలను అనుసరిస్తుంది.

⦁ ఆప్టికల్ ఫ్లో
ఇమేజ్‌లోని ప్రతి బిందువుకు, ఇమేజ్ ప్లేన్‌కి సంబంధించి ఆ బిందువు ఎలా కదులుతుందో, అంటే దాని స్పష్టమైన కదలికను నిర్ణయించడం. ఈ చలనం సన్నివేశంలో సంబంధిత 3D పాయింట్ ఎలా కదులుతోంది మరియు దృశ్యానికి సంబంధించి కెమెరా ఎలా కదులుతోంది అనే రెండింటి ఫలితం.

⦁ దృశ్య పునర్నిర్మాణం
దృశ్యం యొక్క ఒకటి లేదా (సాధారణంగా) మరిన్ని చిత్రాలను లేదా వీడియోను అందించినట్లయితే, దృశ్య పునర్నిర్మాణం దృశ్యం యొక్క 3D నమూనాను గణించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. సరళమైన సందర్భంలో మోడల్ 3D పాయింట్ల సమితిగా ఉంటుంది. మరింత అధునాతన పద్ధతులు పూర్తి 3D ఉపరితల నమూనాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి

⦁ చిత్రం పునరుద్ధరణ
ఇమేజ్ పునరుద్ధరణ యొక్క లక్ష్యం ఇమేజ్‌ల నుండి నాయిస్ (సెన్సార్ నాయిస్, మోషన్ బ్లర్ మొదలైనవి) తొలగించడం. తక్కువ-పాస్ ఫిల్టర్‌లు లేదా మధ్యస్థ ఫిల్టర్‌ల వంటి వివిధ రకాల ఫిల్టర్‌లు నాయిస్ రిమూవల్ కోసం సాధ్యమయ్యే సులభమైన విధానం. మరింత అధునాతన పద్ధతులు స్థానిక చిత్ర నిర్మాణాలు ఎలా ఉంటాయో, శబ్దం నుండి వాటిని వేరుచేసే నమూనాగా ఉంటాయి. పంక్తులు లేదా అంచుల వంటి స్థానిక చిత్ర నిర్మాణాల పరంగా చిత్ర డేటాను మొదట విశ్లేషించడం ద్వారా, ఆపై విశ్లేషణ దశ నుండి స్థానిక సమాచారం ఆధారంగా ఫిల్టరింగ్‌ను నియంత్రించడం ద్వారా, సరళమైన విధానాలతో పోలిస్తే సాధారణంగా మెరుగైన స్థాయి శబ్దం తొలగింపు పొందబడుతుంది. ఈ రంగంలో ఒక ఉదాహరణ వారి పెయింటింగ్. కొన్ని సిస్టమ్‌లు ఒక నిర్దిష్ట కొలత లేదా గుర్తింపు సమస్యను పరిష్కరించే స్టాండ్-ఒంటరి అప్లికేషన్‌లు, మరికొన్ని పెద్ద డిజైన్ యొక్క ఉప-వ్యవస్థను ఏర్పరుస్తాయి, ఉదాహరణకు, మెకానికల్ యాక్యుయేటర్‌లు, ప్లానింగ్, ఇన్ఫర్మేషన్ డేటాబేస్, మ్యాన్-నియంత్రణ కోసం ఉప-వ్యవస్థలను కూడా కలిగి ఉంటాయి. మెషిన్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు మొదలైనవి. కంప్యూటర్ విజన్ సిస్టమ్ యొక్క నిర్దిష్ట అమలు దాని కార్యాచరణ ముందుగా పేర్కొనబడిందా లేదా దానిలో కొంత భాగాన్ని ఆపరేషన్ సమయంలో నేర్చుకోవడం లేదా సవరించడంపై కూడా ఆధారపడి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, అనేక కంప్యూటర్ విజన్ సిస్టమ్‌లలో కనిపించే విలక్షణమైన విధులు ఉన్నాయి.

 

ఇమేజ్ రికగ్నిషన్‌తో లోతైన అభ్యాసం

AI కంటే ముందు చిత్ర గుర్తింపు ఉండేది. ఇంకా మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్యాక్టర్ ఒక వస్తువు లేదా వ్యక్తి యొక్క ముఖాన్ని గుర్తించే పద్ధతుల్లో విప్లవాత్మక మార్పులు చేస్తోంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఫీడ్ చేయడానికి డేటా ఉన్నప్పుడు మాత్రమే ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. AI యొక్క అన్ని ఆటోమేషన్‌ల కోసం, చిత్రాలను గుర్తించడం అనేది సాధారణ అభ్యర్థన కాదు. విజువల్స్ గురించి మన అవగాహన సెకండ్ నేచర్; ఇది మేము చిన్న వయస్సు నుండి చేయడానికి ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన విషయం. మెషీన్‌ని అదే అడగడం అనేది సరళమైన ప్రక్రియ కాదు. ఆ కారణంగా, AI గుర్తింపు యొక్క అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన రూపాలలో ఒకటి కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (CNN). CNN అనేది ఒకదానికొకటి పక్కన ఉన్న పిక్సెల్‌లపై దృష్టి సారించే పద్ధతి. దగ్గరగా ఉన్న చిత్రాలు ఎక్కువగా సంబంధం కలిగి ఉంటాయి, అంటే ఒక వస్తువు లేదా ముఖం మరింత పారదర్శకతతో చిత్రంతో సరిపోలుతుంది.
AI ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ స్పష్టమైన ప్రయోజనాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, సోషల్ మీడియాను మానిటైజ్ చేయాలని చూస్తున్న బ్రాండ్‌లు, దాని వినియోగ సందర్భాలు చాలా లోతుగా ఉన్నాయి. ఆటోమొబైల్ ప్రపంచంలో సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు తదుపరి పెద్ద విషయం కాబోతున్నాయి మరియు AI ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ టెక్ వాటిని శక్తివంతం చేయడంలో సహాయపడుతోంది. రోడ్డుపై ఉన్న వస్తువులను మరియు వ్యక్తులను గుర్తించగలిగే సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కారు వారిపైకి క్రాష్ కాకుండా ఆటోమేటిక్‌గా జరగదు. సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఇది చిత్రాలను గుర్తించాలి. ప్రతి సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కారుకు అనేక సెన్సార్‌లు అమర్చబడి ఉంటాయి కాబట్టి ఇది ఇతర కదిలే వాహనాలు, సైక్లిస్టులు, వ్యక్తులు - ప్రాథమికంగా ప్రమాదం కలిగించే ఏదైనా గుర్తించగలదు. అనుభవజ్ఞుడైన డ్రైవర్ చేసే విధంగా ఆటోమేటెడ్ కారు రోడ్డు ప్రమాదాలను ప్రాసెస్ చేయాలి. 2020లో సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు రోడ్డెక్కడానికి ముందు ఇంకా కొన్ని అంశాలు ఉన్నాయి. అయితే వాహన ఆటోమేషన్ కిక్-ఇన్ చేసినప్పుడు, AI ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ సురక్షితంగా పని చేయడం వెనుక ఉన్న ప్రధాన డ్రైవర్‌లలో ఒకటి.
⦁ చిత్రం-సముపార్జన
డిజిటల్ ఇమేజ్ ఒకటి లేదా అనేక ఇమేజ్ సెన్సార్‌ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడుతుంది, వీటిలో వివిధ రకాల కాంతి-సెన్సిటివ్ కెమెరాలతో పాటు, రేంజ్ సెన్సార్‌లు, టోమోగ్రఫీ పరికరాలు, రాడార్, అల్ట్రా-సోనిక్ కెమెరాలు మొదలైనవి ఉంటాయి. సెన్సార్ రకాన్ని బట్టి, ఫలిత చిత్రం డేటా ఒక సాధారణ 2D ఇమేజ్, 3D వాల్యూమ్ లేదా ఇమేజ్ సీక్వెన్స్. పిక్సెల్ విలువలు సాధారణంగా ఒకటి లేదా అనేక స్పెక్ట్రల్ బ్యాండ్‌లలో (బూడిద చిత్రాలు లేదా రంగు చిత్రాలు) కాంతి తీవ్రతకు అనుగుణంగా ఉంటాయి, అయితే సోనిక్ లేదా విద్యుదయస్కాంత తరంగాల లోతు, శోషణ లేదా ప్రతిబింబం లేదా న్యూక్లియర్ మాగ్నెటిక్ రెసొనెన్స్ వంటి వివిధ భౌతిక కొలతలకు కూడా సంబంధించినవి కావచ్చు.
⦁ ప్రీ-ప్రాసెసింగ్:
కంప్యూటర్ విజన్ పద్ధతిని ఇమేజ్ డేటాకు వర్తింపజేయడానికి ముందు, కొన్ని నిర్దిష్ట సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు, సాధారణంగా డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం అవసరం, ఇది పద్ధతి ద్వారా సూచించబడిన కొన్ని అంచనాలను సంతృప్తిపరుస్తుంది. ఉదాహరణలు
1. ఇమేజ్ కోఆర్డినేట్ సిస్టమ్ సరైనదని నిర్ధారించడానికి రీ-నమూనా.
2. సెన్సార్ శబ్దం తప్పుడు సమాచారాన్ని పరిచయం చేయదని హామీ ఇవ్వడానికి శబ్దం తగ్గింపు.
3. సంబంధిత సమాచారం కనుగొనబడుతుందని భరోసా ఇవ్వడానికి కాంట్రాస్ట్ మెరుగుదల.
4. స్థానికంగా తగిన ప్రమాణాల వద్ద చిత్ర నిర్మాణాలను మెరుగుపరచడానికి స్కేల్-స్పేస్ ప్రాతినిధ్యం.
⦁ ఫీచర్ వెలికితీత:
సంక్లిష్టత యొక్క వివిధ స్థాయిలలో చిత్ర లక్షణాలు ఇమేజ్ డేటా నుండి సంగ్రహించబడతాయి. అటువంటి లక్షణాలకు సాధారణ ఉదాహరణలు పంక్తులు, అంచులు మరియు గట్లు
మూలలు, బొట్లు లేదా పాయింట్లు వంటి స్థానికీకరించిన ఆసక్తి పాయింట్లు. మరింత సంక్లిష్టమైన లక్షణాలు ఆకృతి, ఆకృతి లేదా చలనానికి సంబంధించినవి కావచ్చు.
⦁ గుర్తింపు/విభజన:
ప్రాసెసింగ్‌లో ఏదో ఒక సమయంలో తదుపరి ప్రాసెసింగ్‌కు ఏ ఇమేజ్ పాయింట్‌లు లేదా ఇమేజ్‌లోని రీజియన్‌లు సంబంధితంగా ఉంటాయి అనే దానిపై నిర్ణయం తీసుకోబడుతుంది. ఉదాహరణలు
1. నిర్దిష్ట ఆసక్తి పాయింట్ల ఎంపిక
2. ఆసక్తి ఉన్న నిర్దిష్ట వస్తువును కలిగి ఉన్న ఒకటి లేదా బహుళ చిత్ర ప్రాంతాల విభజన.
⦁ ఉన్నత-స్థాయి ప్రాసెసింగ్:
ఈ దశలో ఇన్‌పుట్ అనేది సాధారణంగా ఒక చిన్న డేటా సెట్, ఉదాహరణకు పాయింట్‌ల సెట్ లేదా యానిమేజ్ రీజియన్‌లో ఒక నిర్దిష్ట వస్తువు ఉన్నట్లు భావించబడుతుంది. మిగిలిన ప్రాసెసింగ్ డీల్ చేస్తుంది, ఉదాహరణకు:
1. డేటా మోడల్ ఆధారిత మరియు అప్లికేషన్ నిర్దిష్ట అంచనాలను సంతృప్తి పరుస్తుందనే ధృవీకరణ.
2. వస్తువు భంగిమ లేదా వస్తువు పరిమాణం వంటి అప్లికేషన్ నిర్దిష్ట పారామితుల అంచనా.
3. గుర్తించబడిన వస్తువును వివిధ వర్గాలుగా వర్గీకరించడం.కాబట్టి, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ ఇమేజ్‌ని గుర్తించడానికి మరియు ఇమేజ్ ఐడెంటిఫికేషన్ ప్రకారం ప్రతిస్పందించడానికి AIకి సహాయపడుతుంది.

చిత్రాల అతుకులు లేని భవిష్యత్తు

సాంకేతికత మెరుగుపడినప్పుడు, ఇమేజ్ గుర్తింపు మరింత గొప్ప ఫలితాలను అందిస్తుంది. లోబ్‌స్టర్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ హెడ్ వ్లాదిమిర్ పావ్‌లోవ్ ఇలా అంటాడు, “ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ కోసం గణిత శాస్త్ర ఆధారం చాలా కాలంగా ఉంది, అయితే కంప్యూటర్ విజన్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించే సాంకేతిక అవకాశాలు ఇటీవల కనిపించాయి. ఇప్పటికే, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మనుషుల కంటే మెరుగ్గా పని చేయగల పర్ఫెక్ట్ డిటెక్టర్‌లను తయారు చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. శిక్షణ కోసం మార్క్ చేయబడిన ఇమేజ్ డేటాసెట్‌ల ఉనికిని ఒక పెద్ద కుదుపు నిలిపివేస్తుంది, కానీ సమీప భవిష్యత్తులో, ఇది సమస్య కాదు. కంప్యూటర్ విజన్ ఇంజనీర్లు స్వీయ-అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లపై చురుకుగా పని చేస్తున్నారు”. భవిష్యత్తులో విజువల్ కమ్యూనికేషన్ ద్వారా చాలా ఎక్కువగా ప్రభావితమైనందున, మనం చూసే అనేక చిత్రాల వెనుక ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ కీలక అంశంగా ఉంటుంది. నిజ జీవితంలో మరియు ఆన్‌లైన్‌లో రెండూ.