ఇమేజ్ గుర్తింపు ఎందుకు ముఖ్యం?

వెబ్‌లోని దాదాపు 80% పదార్థం దృశ్యమానంగా ఉంటుంది. పిక్చర్ లేబులింగ్ పదార్ధాల పట్టికలో లార్డ్‌గా ఎందుకు ఉండవచ్చో మీరు ఇప్పటికే పని చేయడం ప్రారంభించగలరు. ఇది వ్యక్తులు లేదా సంస్థలు అనే దానితో సంబంధం లేకుండా, AI ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ అనేది విజువల్స్‌ను ఆన్‌లైన్‌లో అతితక్కువ వస్తువుతో వేరు చేయడం సాధ్యమయ్యేలా చేసింది. ప్రతి సంవత్సరం 657 బిలియన్ల ఫోటోగ్రాఫ్‌లు జాగ్రత్తగా పోస్ట్ చేయబడతాయి, ఎక్కువ భాగం ఆన్‌లైన్ మీడియా ద్వారా చూపబడుతుంది. ఆ చిత్రాల యొక్క మంచి భాగం వ్యక్తులు వస్తువులను ముందుకు తీసుకువెళుతున్నారు, వారు అనుకోకుండా అలా చేస్తున్నారా అనే దానితో సంబంధం లేకుండా. క్లయింట్ ఉత్పత్తి చేసిన కంటెంట్ (UGC) దాని అత్యంత ఖచ్చితమైన నిర్మాణంలో బ్రాండ్‌లకు అద్భుతమైన సాధికారత ప్రభావం చూపుతుంది, ఎందుకంటే ఇది అత్యంత ఆదర్శవంతమైన అభివృద్ధిని అందిస్తుంది.

ఆన్‌లైన్ మీడియా ద్వారా కొనుగోలుదారు నోటీసు ఉన్నప్పుడు సంస్థలను అలారం చేయడానికి ప్రకటనల పరికరాలు ఉన్నాయి, అయితే సోషల్ పోస్ట్‌లో ఎవరూ తమ పేరును లేబుల్ చేయకుండా బ్రాండ్‌ల పురోగతి ఎప్పుడు జరుగుతుందో చెప్పకూడదా? AI ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ దాని విలువను ప్రదర్శించే ప్రదేశం ఇది. సాంకేతికత సరైన డేటాసెట్‌ల పట్ల శ్రద్ధ వహించే అవకాశం ఉన్నట్లయితే, AI స్పష్టమైన లేబుల్ సూచన లేకుండా చిత్రాన్ని వేరు చేయగలదు. బ్రాండ్‌లు వారి సామాజిక నోటీసులను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు అనుసరించడానికి ఫలితాలు ముఖ్యమైనవి.

ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ ఎలా పని చేస్తుంది?

ఫోటోగ్రాఫ్‌ల కోసం శోధించే వెబ్ ఆధారిత మీడియా దశల ద్వారా AI చూడవచ్చు మరియు వాటిని విస్తృత సమాచార సేకరణలతో పోల్చవచ్చు. ఆ సమయంలో ఇది వ్యక్తులు చేయగలిగిన దానికంటే చాలా వేగంగా సరిపోయే సంబంధిత చిత్రాన్ని ఎంచుకుంటుంది. వెబ్ ఆధారిత మీడియా ద్వారా తమ స్వంత కంటెంట్‌ను కనుగొనడానికి బ్రాండ్‌లు చిత్ర అక్నాలెడ్జ్‌మెంట్‌ను ఉపయోగిస్తాయి. ఇది బ్రాండ్ యొక్క లోగోను గుర్తించడం లేదా వెబ్ ఆధారిత మీడియా క్లయింట్‌ల మధ్య సహజంగా ఉంచబడిన ఐటెమ్ పరిస్థితిని గుర్తించడం. ఇంత ఎక్కువ డేటా ద్వారా ప్రజలు చేపలు పట్టాలని అభ్యర్థించడం అలసిపోతుంది. అనుకరణ తెలివితేటలు మానవ తప్పిదాల గురించి ఒత్తిడి చేయవు మరియు సరిపోలని స్థాయిలలో ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందిస్తుంది. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పిక్చర్ అక్నాలెడ్జ్‌మెంట్ టెక్స్ట్ అవసరం లేకుండా బ్రాండ్ గురించి వ్యక్తులు ఏమి చెబుతున్నారో స్క్రీన్ చేస్తుంది. క్లయింట్‌లు సంస్థ పేరును టైప్ చేయాలని ఆశించకుండా వారి సామాజిక నోటీసులను అనుసరించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న బ్రాండ్‌లు అమూల్యమైన స్థితిలో ఉంటాయి. AI గ్రహించిన ఐడెంటిఫైయర్‌ల ద్వారా ప్రత్యేకంగా వారి స్వంత ఆన్‌లైన్ చేరిక యొక్క ప్రయోజనాన్ని పొందే అవకాశం అపారమైనది మరియు సాటిలేని చేరికను అందిస్తుంది.

ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ యొక్క కొన్ని సాధారణ లోపాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:-

చిత్ర సమాచారంలో ఏదైనా నిర్దిష్ట కథనం, హైలైట్ లేదా కదలిక ఉందా అని మేము మొదటి నుండి నిర్ణయించుకోవాలి. ఈ అసైన్‌మెంట్‌ను సాధారణంగా హృదయపూర్వకంగా మరియు మానవ శ్రమ లేకుండా పరిష్కరించవచ్చు, అయినప్పటికీ మొత్తం విషయంలో PC దృష్టిలో ఇంకా తగినంతగా పరిష్కరించబడలేదు: విచక్షణతో కూడిన పరిస్థితులలో స్వీయ-నిశ్చిత కథనాలు. ఈ సమస్యను నిర్వహించడానికి ప్రస్తుత పద్ధతులు కేవలం స్పష్టమైన కథనాల కోసం ఉత్తమంగా పరిష్కరించబడతాయి, ఉదాహరణకు, ప్రాథమిక గణిత అంశాలు (ఉదా, పాలీహెడ్రల్), మానవ ముఖాలు, ముద్రించిన లేదా లిప్యంతరీకరించబడిన అక్షరాలు లేదా వాహనాలు మరియు స్పష్టమైన పరిస్థితులలో, సాధారణంగా అన్నింటిలో చిత్రీకరించబడతాయి. కెమెరాతో తులనాత్మకంగా ఉన్న అంశం ప్రకాశవంతం, పునాది మరియు భంగిమ చుట్టూ. రసీదు సమస్య యొక్క వివిధ వర్గీకరణలు రచనలో చిత్రీకరించబడ్డాయి:

• వస్తువు గుర్తింపు

ఒకటి లేదా కొన్ని ముందుగా నిర్ణయించిన లేదా నేర్చుకున్న కథనాలు లేదా ఐటెమ్ తరగతులు సాధారణంగా చిత్రంలో వాటి 2D పరిస్థితులు లేదా సన్నివేశంలో 3D భంగిమలతో పాటుగా గ్రహించబడతాయి.

• గుర్తింపు

ఒక వ్యాసం యొక్క వ్యక్తిగత సందర్భం గ్రహించబడింది. మోడల్‌లు నిర్దిష్ట వ్యక్తి యొక్క ముఖం లేదా ప్రత్యేక గుర్తు లేదా నిర్దిష్ట వాహనం యొక్క ID యొక్క ప్రత్యేక రుజువు.

• డిటెక్షన్

చిత్ర సమాచారం ఒక నిర్దిష్ట పరిస్థితి కోసం పరిశీలించబడింది. మోడల్స్ అనేది క్లినికల్ పిక్చర్‌లలో ఊహించదగిన వింత కణాలు లేదా కణజాలాలను కనుగొనడం లేదా ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన స్ట్రీట్ కాస్ట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో వాహనాన్ని గుర్తించడం. మధ్యస్తంగా సూటిగా మరియు శీఘ్ర గణనలపై ఆధారపడిన డిస్కవరీ, చమత్కార చిత్ర సమాచారం యొక్క మరింత నిరాడంబరమైన జిల్లాలను కనుగొనడానికి ఇక్కడ మరియు అక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది సరైన అనువాదాన్ని రూపొందించడానికి మరింత గణన అభ్యర్థన వ్యూహాల ద్వారా విచ్ఛిన్నం చేయబడుతుంది.

రసీదుపై ఆధారపడిన కొన్ని నిర్దిష్ట సంస్థలు ఉన్నాయి, ఉదాహరణకు,

• కంటెంట్ ఆధారిత చిత్ర పునరుద్ధరణ

ఇక్కడ ఒక నిర్దిష్ట పదార్థాన్ని కలిగి ఉన్న చిత్రాల యొక్క పెద్ద అమరికలో అన్ని చిత్రాలను కనుగొనడం. పదార్థాన్ని ఊహించని విధంగా నిర్ణయించవచ్చు, ఉదాహరణకు సారూప్యతతో సాపేక్షంగా ఒక ఆబ్జెక్టివ్ చిత్రాన్ని (చిత్రం X వంటి అన్ని చిత్రాలను నాకు ఇవ్వండి) లేదా టెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్‌గా ఇవ్వబడిన ముఖ్యమైన స్థాయి సాధన ప్రమాణాల వరకు (అనేక చిత్రాలను కలిగి ఉన్న అన్ని చిత్రాలను నాకు ఇవ్వండి. ఇళ్ళు, శీతాకాలంలో తీసుకోబడతాయి మరియు వాటిలో వాహనాలు లేవు).

• పోజ్ అసెస్‌మెంట్

మేము కెమెరాతో తులనాత్మకంగా నిర్దిష్ట కథనం యొక్క స్థానం లేదా దిశను అంచనా వేయాలి. ఈ వ్యూహం కోసం మోడల్ అప్లికేషన్ యాంత్రిక ఉత్పత్తి వ్యవస్థ పరిస్థితుల్లో రవాణా లైన్ నుండి వస్తువులను తిరిగి పొందడంలో రోబోట్‌కి సహాయపడుతుంది.

• ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ అక్నాలెడ్జ్‌మెంట్

OCR అనేది ప్రింటెడ్ లేదా మాన్యువల్‌గా వ్రాసిన కంటెంట్ యొక్క చిత్రాలలో అక్షరాలను వేరు చేస్తుంది, చాలా వరకు సంస్థలోని కంటెంట్‌ను ఎన్‌కోడింగ్ చేయడం మరియు మిచిగాన్ స్టేట్ యూనివర్శిటీలోని డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ కంప్యూటర్ సైన్స్ అండ్ ఇంజనీరింగ్‌ని మార్చడం లేదా ఆర్డర్ చేయడం వంటి అంతిమ లక్ష్యంతో. వస్తువులను గుర్తించడానికి, వాటి ముఖ్యాంశాలలో ఏది ఇతరుల నుండి గుర్తించబడుతుందో కనుగొనడానికి మరియు క్యారెక్టరైజేషన్ చేయడానికి యంత్రం ద్వారా ఉపయోగించబడే గణనలను ప్లాన్ చేయడానికి వ్యూహాలు సృష్టించబడతాయి. ముఖ్యమైన అప్లికేషన్‌లు ముఖ రసీదు, వేలి ముద్ర గుర్తించదగిన రుజువు, రికార్డ్ పిక్చర్ ఎగ్జామినేషన్, 3D ఆర్టికల్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్, రోబోట్ రూట్ మరియు 3D వాల్యూమెట్రిక్ సమాచారం యొక్క ప్రాతినిధ్యం/పరిశోధనను కలిగి ఉంటాయి. Ebb మరియు ఫ్లో పరిశోధన సమస్యలు బయోమెట్రిక్ నిర్ధారణ, ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన పరిశీలన మరియు అనుసరించడం, హ్యాండ్‌లెస్ HCI, ఫేస్ డిస్‌ప్లేయింగ్, కంప్యూటరైజ్డ్ వాటర్‌మార్కింగ్ మరియు ఆన్‌లైన్ ఆర్కైవ్‌ల రూపకల్పనను పరిశీలించడం వంటివి కలిగి ఉంటాయి. ల్యాబ్‌లోని లేట్ పూర్వ విద్యార్థులు పెన్‌మ్యాన్‌షిప్ రసీదు, సంతకం తనిఖీ, విజువల్ లెర్నింగ్ మరియు పిక్చర్ రికవరీతో వ్యవహరించారు.

మోడల్:

చిత్రం యొక్క అంశాన్ని గుర్తించే ఎంపికను కలిగి ఉండటానికి ఆశ్చర్యకరంగా రెండు పిక్సెల్‌ల డేటా అవసరమని మనం చూడాలి, MIT స్పెషలిస్ట్ ద్వారా నడిచే సమూహం కనుగొంది. ఈ వెల్లడి ఆన్‌లైన్ చిత్రాల యొక్క యాంత్రికీకరించబడిన గుర్తించదగిన రుజువులో అసాధారణమైన పురోగతులను ప్రేరేపిస్తుంది మరియు చివరికి, ప్రజలు ఎలా చూస్తారో PCలకు ఒక ఆవరణను అందించవచ్చు. ప్రత్యేకించి చిన్న చిత్రణను ఊహించడం అనేది ఇంటర్నెట్‌లోని బిలియన్ల కొద్దీ చిత్రాలను ఇన్వెంటరీ చేయడంలో ఒక ముఖ్యమైన పురోగతి. ప్రస్తుతానికి, చిత్రాల కోసం వెతకడానికి ఏకైక విధానాలు ప్రతి చిత్రానికి వ్యక్తులు చేతితో నమోదు చేసిన కంటెంట్ శాసనాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి మరియు అనేక చిత్రాలకు అటువంటి డేటా అవసరం. ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన ID అదే విధంగా వ్యక్తులు కంప్యూటరైజ్డ్ కెమెరాల నుండి వారి PC లలోకి డౌన్‌లోడ్ చేసుకునే ఫైల్ చిత్రాలకు ఒక విధానాన్ని అందజేస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి చేతితో మరియు ఉపశీర్షికలను అనుభవించకుండానే. అలాగే, చివరికి ఇది నిజమైన యంత్ర దృష్టిని ప్రేరేపిస్తుంది, ఇది రోబోట్‌లు తమ కెమెరాల నుండి వచ్చే సమాచారాన్ని క్రమబద్ధీకరించడానికి మరియు అవి ఎక్కడ ఉన్నాయో క్రమబద్ధీకరించడానికి కొన్నిసార్లు అనుమతిస్తాయి. తద్వారా రెండు చిత్రాలు పోల్చదగిన సమూహం [సంఖ్యల] కలిగి ఉంటే, అవి బహుశా తులనాత్మకంగా ఉంటాయి. సాధారణంగా సారూప్యమైన ఆర్టికల్ నుండి, సాధారణంగా ఇలాంటి ఏర్పాటుతో రూపొందించబడింది. ఒక చిత్రం శాసనం లేదా శీర్షికకు సంబంధించినది అయితే, ఆ సమయంలో దాని గణిత కోడ్‌ను సమన్వయం చేసే వివిధ చిత్రాలు బహుశా సారూప్య అంశాన్ని చూపుతాయి, (ఉదాహరణకు, వాహనం, చెట్టు లేదా వ్యక్తి) కాబట్టి ఒక చిత్రానికి సంబంధించిన పేరు ఇతరులకు తరలించబడింది. ఈ విధంగా చిత్రాలను గుర్తించడంలో "చాలా చిత్రాలతో, సాధారణంగా సూటిగా ఉండే గణనలు కూడా నిజంగా బాగా పని చేయగలవు".

⦁ ముఖ గుర్తింపు

బయోమెట్రిక్ డేటాను తొలగించే పద్ధతులుగా ఫేస్ అనాలెడ్జ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు నిరంతరం ప్రసిద్ధి చెందాయని మేము గ్రహించాము. బయోమెట్రిక్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో ఫేస్ అక్నాలెడ్జ్‌మెంట్ ప్రాథమిక భాగాన్ని కలిగి ఉంది మరియు దృశ్య నిఘా మరియు భద్రతతో సహా వివిధ అప్లికేషన్‌లకు ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది. విభిన్న నివేదికలపై ముఖ చిత్రాలకు సంబంధించిన మొత్తం జనాభా అంగీకార దృష్ట్యా, ముఖ రసీదు నిర్ణయం యొక్క అత్యాధునిక బయోమెట్రిక్ ఆవిష్కరణగా మారడానికి అద్భుతమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.

పిక్చర్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్స్

⦁ చలన పరీక్ష

కొన్ని అసైన్‌మెంట్‌లు మూవ్‌మెంట్ అసెస్‌మెంట్‌తో గుర్తిస్తాయి, ఇక్కడ ప్రతి ఒక్కటి చిత్రంలో లేదా 3D దృశ్యంలో లేదా చిత్రాలను అందించే కెమెరాలో కూడా వేగం యొక్క గేజ్‌ను రూపొందించడానికి చిత్ర పరంపర సిద్ధమవుతుంది. అటువంటి అసైన్‌మెంట్‌ల ఉదాహరణలు:

⦁ అహం కదలిక

కెమెరా ద్వారా సృష్టించబడిన చిత్ర పరంపర నుండి కెమెరా యొక్క 3D అనువైన కదలికను (పివట్ మరియు వివరణ) నిర్ణయించడం.

⦁ ట్రాకింగ్

చిత్ర పరంపరలో ఆసక్తిని కేంద్రీకరించడం లేదా నిరసనలు (ఉదా, వాహనాలు లేదా వ్యక్తులు) యొక్క (సాధారణంగా) మరింత నిరాడంబరమైన అమరిక యొక్క పరిణామాలను అనుసరించడం జరుగుతుంది.

⦁ ఆప్టికల్ స్ట్రీమ్

చిత్రంలోని ప్రతి పాయింట్‌కి, ఆ బిందువు పిక్చర్ ప్లేన్‌తో పోల్చి చూస్తే, అంటే దాని స్పష్టమైన కదలికను నిర్ణయించడం. ఈ కదలిక దృశ్యంలో పోల్చిన 3D పాయింట్ ఎలా కదులుతోంది మరియు కెమెరా దృశ్యంతో ఎలా తులనాత్మకంగా కదులుతోంది అనే రెండింటి ఫలితం.

⦁ సీన్ రీమేక్

దృశ్యం యొక్క ఒకటి లేదా (సాధారణంగా) మరిన్ని చిత్రాలు లేదా వీడియో, దృశ్య పునరుత్పత్తి దృశ్యం యొక్క 3D నమూనాను నమోదు చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. సులభమైన సందర్భంలో మోడల్ 3D ఫోకస్‌ల సమూహంగా ఉంటుంది. మరింత శుద్ధి చేసిన వ్యూహాలు మొత్తం 3D ఉపరితల నమూనాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి

⦁ చిత్రం పునర్నిర్మాణం

చిత్రాల పునర్నిర్మాణం యొక్క అంశం ఏమిటంటే, చిత్రాల నుండి కల్లోలం (సెన్సార్ కోలాహలం, కదలిక అస్పష్టం మరియు మొదలైనవి) తొలగించడం. కమోషన్ బహిష్కరణ కోసం అతి తక్కువ సంక్లిష్టమైన ఆలోచించదగిన పద్దతి వివిధ రకాల ఛానెల్‌లు, ఉదాహరణకు, తక్కువ-పాస్ ఛానెల్‌లు లేదా మధ్య ఛానెల్‌లు. మరింత ఆధునిక వ్యూహాలు పొరుగు చిత్ర నిర్మాణాలు ఎలా పోలి ఉంటాయి అనే నమూనాను ఆశిస్తాయి, ఇది వాటిని గందరగోళం నుండి గుర్తించే నమూనా. సమీపంలోని చిత్ర నిర్మాణాలలో కొంత సమయంలో చిత్ర సమాచారాన్ని పరిశోధించడం ద్వారా, ఉదాహరణకు, పంక్తులు లేదా అంచులు, ఆపై పరీక్ష దశ నుండి పొరుగు డేటాపై ఆధారపడి వేరు చేయడాన్ని నియంత్రించడం ద్వారా, కమోషన్ తరలింపు యొక్క ఉన్నత స్థాయి సాధారణంగా తక్కువగా ఉంటుంది. సంక్లిష్ట పద్ధతులు. ఈ రంగంలో ఒక నమూనా వారి పెయింటింగ్. కొన్ని ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఒక నిర్దిష్ట అంచనా లేదా గుర్తింపు సమస్యను పరిష్కరించే స్వతంత్ర అప్లికేషన్‌లు, మరికొన్ని పెద్ద ప్రణాళిక యొక్క ఉప-అమరికలను కలిగి ఉంటాయి, ఉదాహరణకు, మెకానికల్ యాక్యుయేటర్‌ల నియంత్రణ, ఏర్పాటు చేయడం, డేటా సమాచార స్థావరాలు, మ్యాన్- మెషిన్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు మరియు అందువలన న PC విజన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ యొక్క నిర్దిష్ట అమలు దాని ఉపయోగం ముందుగా నిర్ణయించబడిందా లేదా దానిలోని కొంత భాగాన్ని బాగా నేర్చుకుంటే లేదా కార్యాచరణ సమయంలో సర్దుబాటు చేయబడితే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అనేక PC దృష్టిలో కనిపించే సాధారణ సామర్థ్యాలు ఉన్నాయి