तस्बिरहरूबाट वस्तुहरू, मानिसहरू, जनावरहरू, र ठाउँहरू छुट्याउन र सटीक रूपमा पहिचान गर्ने जन्मजात क्षमता मानिसमा हुन्छ। यद्यपि, कम्प्युटरहरू तस्बिरहरू वर्गीकरण गर्ने क्षमताको साथ आउँदैनन्। यद्यपि, उनीहरूलाई कम्प्युटर भिजन एप्लिकेसनहरू र छवि पहिचान प्रविधि प्रयोग गरेर दृश्य जानकारीको व्याख्या गर्न तालिम दिन सकिन्छ।
एआई र कम्प्यूटर भिजन को एक अफशूट को रूप मा, छवि पहिचान को संयोजन गहिरो शिक्षा धेरै वास्तविक-विश्व प्रयोग केसहरूलाई शक्ति दिने प्रविधिहरू। संसारलाई सही रूपमा बुझ्न, AI कम्प्युटर दृष्टिमा निर्भर गर्दछ।
छवि पहिचान प्रविधिको मद्दत बिना, कम्प्युटर भिजन मोडेलले पत्ता लगाउन, पहिचान गर्न र प्रदर्शन गर्न सक्दैन छवि वर्गीकरण। तसर्थ, एआई-आधारित छवि पहिचान सफ्टवेयर छविहरू डिकोडिङ गर्न सक्षम हुनुपर्दछ र भविष्यवाणी विश्लेषण गर्न सक्षम हुनुपर्दछ। यस उद्देश्यका लागि, एआई मोडेलहरूलाई सही भविष्यवाणीहरू ल्याउन ठूलो डेटासेटहरूमा तालिम दिइन्छ।
Fortune Business Insights का अनुसार, २०१९ मा ग्लोबल इमेज रिकग्निसन टेक्नोलोजीको बजार आकार २३.८ बिलियन डलर थियो। 86.3 द्वारा $ 2027 बिलियन, उक्त अवधिमा 17.6% CAGR मा बढ्दै।
छवि पहिचान भनेको के हो?
छवि मान्यता कम्प्युटरहरूलाई छविमा रुचिका तत्वहरू पहिचान गर्न, लेबल गर्न र वर्गीकरण गर्न मद्दत गर्न प्रविधि र प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछ।
जब मानिसले छविहरू प्रशोधन गर्दछ र छविहरू भित्रका वस्तुहरूलाई सजिलैसँग वर्गीकृत गर्दछ, मेसिनको लागि यो असम्भव छ जबसम्म यसलाई विशेष रूपमा त्यसो गर्न प्रशिक्षित गरिएको छैन। छवि पहिचानको नतिजा गहिरो सिकाइ प्रविधिको मद्दतले पत्ता लगाइएका वस्तुहरूलाई विभिन्न पूर्वनिर्धारित कोटीहरूमा सही रूपमा पहिचान गर्न र वर्गीकरण गर्नु हो।
AI छवि पहिचानले कसरी काम गर्छ?
मानिसले भिजुअल जानकारीलाई कसरी व्याख्या गर्छ?
हाम्रो प्राकृतिक तंत्रिका नेटवर्कहरूले हामीलाई हाम्रा विगतका अनुभवहरू, सिकेका ज्ञान, र अन्तर्ज्ञानको आधारमा छविहरू पहिचान गर्न, वर्गीकरण गर्न र व्याख्या गर्न मद्दत गर्दछ। धेरै जसो रूपमा, एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कले मेशिनहरूलाई छविहरू पहिचान गर्न र वर्गीकरण गर्न मद्दत गर्दछ। तर पहिले उनीहरुलाई पहिचान गर्न तालिम दिनु आवश्यक छ छविमा वस्तुहरू.
लागि वस्तु पहिचान काम गर्नको लागि, मोडेललाई पहिले गहिरो सिकाइ विधिहरू प्रयोग गरेर विभिन्न छवि डेटासेटहरूमा प्रशिक्षित हुनुपर्छ।
ML को विपरीत, जहाँ इनपुट डेटा एल्गोरिदम प्रयोग गरेर विश्लेषण गरिन्छ, गहिरो शिक्षा ले स्तरित न्यूरल नेटवर्क प्रयोग गर्दछ। त्यहाँ तीन प्रकारका तहहरू समावेश छन् - इनपुट, लुकेको, र आउटपुट। जानकारी इनपुट इनपुट लेयर द्वारा प्राप्त हुन्छ, लुकेको तह द्वारा प्रशोधन गरिन्छ, र आउटपुट लेयर द्वारा उत्पन्न परिणामहरू।
तहहरू आपसमा जोडिएका हुनाले, प्रत्येक तह अघिल्लो तहको नतिजामा निर्भर हुन्छ। तसर्थ, एक विशाल डाटासेट तंत्रिका नेटवर्कलाई तालिम दिन आवश्यक छ ताकि गहिरो शिक्षा प्रणालीले मानव तर्क प्रक्रियाको नक्कल गर्न र सिक्न जारी राख्छ।
[यो पनि पढ्नुहोस्: छवि एनोटेसनको लागि पूर्ण गाइड]
AI लाई छवि पहिचान गर्न कसरी प्रशिक्षित गरिन्छ?
कम्प्यूटरले मानिस भन्दा धेरै फरक तरिकाले छवि हेर्छ र प्रशोधन गर्दछ। एउटा छवि, कम्प्युटरको लागि, पिक्सेलको गुच्छा मात्र हो - या त भेक्टर छवि वा रास्टरको रूपमा। रास्टर छविहरूमा, प्रत्येक पिक्सेललाई ग्रिडको रूपमा व्यवस्थित गरिएको छ, जबकि भेक्टर छविमा, तिनीहरू विभिन्न रंगहरूको बहुभुजको रूपमा व्यवस्थित छन्।
डाटा संगठनको क्रममा, प्रत्येक छवि वर्गीकृत गरिन्छ, र भौतिक सुविधाहरू निकालिन्छ। अन्तमा, ज्यामितीय एन्कोडिङलाई छविहरू वर्णन गर्ने लेबलहरूमा रूपान्तरण हुन्छ। यो चरण - भेला, संगठित, लेबलिंग, र एनोटेटिंग छविहरू - कम्प्युटर भिजन मोडेलहरूको प्रदर्शनको लागि महत्वपूर्ण छ।
एकपटक गहिरो शिक्षा डेटासेटहरू सही रूपमा विकसित भएपछि, छवि पहिचान एल्गोरिदम छविहरूबाट ढाँचाहरू कोर्ने काम।
अनुहार पहिचान:
AI लाई एक व्यक्तिको अनुहारको विशेषताहरू म्याप गरेर अनुहारहरू पहिचान गर्न प्रशिक्षित गरिएको छ र तिनीहरूलाई मेल स्ट्राइक गर्नको लागि गहिरो शिक्षा डेटाबेसमा छविहरूसँग तुलना गर्नुहोस्।
वस्तु पहिचान:
छवि पहिचान प्रविधिले तपाईंलाई छविको चयन गरिएको भागमा रुचिका वस्तुहरू पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ। भिजुअल खोजले पहिले छविमा रहेका वस्तुहरू पहिचान गरेर वेबमा रहेका छविहरूसँग तुलना गरेर काम गर्छ।
पाठ पत्ता लगाउने:
छवि पहिचान प्रणालीले छविहरूबाट पाठ पत्ता लगाउन र अप्टिकल क्यारेक्टर पहिचान प्रयोग गरेर यसलाई मेसिन-पढ्ने ढाँचामा रूपान्तरण गर्न मद्दत गर्दछ।
एआई विकासमा विशेषज्ञ छवि एनोटेसनको महत्त्व
ट्यागिङ र लेबलिङ डाटा एक समय-गहन प्रक्रिया हो जसले महत्त्वपूर्ण मानव प्रयासको माग गर्दछ। यो लेबल गरिएको डाटा महत्त्वपूर्ण छ, किनकि यसले तपाईंको मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमको मानव दृश्य धारणा बुझ्न र नक्कल गर्ने क्षमताको आधार बनाउँछ। जबकि केहि AI छवि पहिचान मोडेलहरूले असुरक्षित मेसिन लर्निंग प्रयोग गरेर लेबल गरिएको डाटा बिना काम गर्न सक्छन्, तिनीहरू प्रायः पर्याप्त सीमितताहरूसँग आउँछन्। सही र सूक्ष्म भविष्यवाणीहरू प्रदान गर्ने छवि पहिचान एल्गोरिदम निर्माण गर्न, छवि एनोटेसनमा विशेषज्ञहरूसँग सहकार्य गर्न आवश्यक छ।
AI मा, डेटा एनोटेसनले अर्थपूर्ण ट्यागहरू असाइन गरेर वा प्रत्येक छविलाई विशिष्ट वर्गमा वर्गीकरण गरेर - प्रायः हजारौं छविहरू समावेश गर्ने डेटासेटलाई सावधानीपूर्वक लेबल गर्ने समावेश गर्दछ। सफ्टवेयर र मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्ने अधिकांश संस्थाहरूसँग आन्तरिक रूपमा यस सावधानीपूर्वक कार्य व्यवस्थापन गर्न स्रोत र समयको अभाव छ। यस कार्यलाई आउटसोर्सिङ गर्नु एक स्मार्ट, लागत-प्रभावी रणनीति हो, जसले व्यवसायहरूलाई प्रशिक्षणको बोझ बिना कुशलतापूर्वक काम पूरा गर्न र इन-हाउस लेबलिङ टोलीलाई कायम राख्न सक्षम बनाउँछ।
छवि पहिचान प्रणाली को प्रक्रिया
निम्न तीन चरणहरूले कुन छविमा पृष्ठभूमि बनाउँछ मान्यता काम गर्दछ.
प्रक्रिया 1: प्रशिक्षण डाटासेट
सम्पूर्ण छवि पहिचान प्रणाली तस्विरहरू, छविहरू, भिडियोहरू, आदिबाट बनेको प्रशिक्षण डेटाबाट सुरु हुन्छ। त्यसपछि, तंत्रिका नेटवर्कहरूलाई ढाँचाहरू कोर्न र धारणाहरू सिर्जना गर्न प्रशिक्षण डेटा चाहिन्छ।
प्रक्रिया २: न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण
एक पटक डाटासेट विकसित भएपछि, तिनीहरू भित्र इनपुट हुन्छन् तंत्रिका सञ्जाल एल्गोरिथ्म। यसले छवि पहिचान उपकरणको विकासको लागि आधारको रूपमा कार्य गर्दछ। एक प्रयोग गर्दै छवि पहिचान एल्गोरिथ्म तंत्रिका नेटवर्कहरूलाई छविहरूको वर्गहरू पहिचान गर्न सम्भव बनाउँछ।
प्रक्रिया 3: परीक्षण
छवि पहिचान मोडेल यसको परीक्षण जत्तिकै राम्रो छ। तसर्थ, प्रशिक्षण डेटासेटमा उपस्थित नभएका छविहरू प्रयोग गरेर मोडेलको कार्यसम्पादन परीक्षण गर्न महत्त्वपूर्ण छ। डाटासेटको लगभग 80% प्रयोग गर्नु सधैं बुद्धिमानी हुन्छ मोडेल प्रशिक्षण र बाँकी, २०%, मोडेल परीक्षणमा। मोडेलको कार्यसम्पादन शुद्धता, भविष्यवाणी र उपयोगिताको आधारमा मापन गरिन्छ।
AI छवि पहिचानको शीर्ष प्रयोग केसहरू
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स छवि पहिचान प्रविधि विभिन्न उद्योगहरूमा बढ्दो रूपमा प्रयोग भइरहेको छ, र यो प्रवृत्ति निकट भविष्यको लागि जारी रहने भविष्यवाणी गरिएको छ। छवि पहिचान प्रयोग गर्ने केही उद्योगहरू उल्लेखनीय रूपमा छन्:
सुरक्षा उद्योग:
सुरक्षा उद्योगहरूले अनुहारहरू पत्ता लगाउन र पहिचान गर्न व्यापक रूपमा छवि पहिचान प्रविधि प्रयोग गर्छन्। स्मार्ट सुरक्षा प्रणालीहरूले मानिसहरूलाई प्रवेश अनुमति दिन वा अस्वीकार गर्न अनुहार पहिचान प्रणालीहरू प्रयोग गर्छन्।
यसबाहेक, स्मार्टफोनहरूसँग मानक अनुहार पहिचान उपकरण छ जसले फोन वा अनुप्रयोगहरू अनलक गर्न मद्दत गर्दछ। अनुहार पहिचान, पहिचान, र डाटाबेससँग मिल्दो फेला पारेर प्रमाणीकरणको अवधारणा यसको एउटा पक्ष हो। अनुहार मान्यता.
मोटर वाहन उद्योग:
छवि पहिचानले सेल्फ-ड्राइभिङ र स्वायत्त कारहरूलाई उनीहरूको उत्कृष्ट प्रदर्शन गर्न मद्दत गर्दछ। रियर-फेसिङ क्यामेरा, सेन्सर र LiDAR को सहयोगमा, छवि पहिचान सफ्टवेयर प्रयोग गरेर उत्पन्न गरिएका छविहरूलाई डेटासेटसँग तुलना गरिन्छ। यसले अन्य सवारी साधनहरू, ट्राफिक लाइटहरू, लेनहरू, पैदल यात्रीहरू, र थप कुराहरू सही रूपमा पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ।
खुद्रा उद्योग:
रिटेल उद्योग छवि पहिचान क्षेत्र मा उद्यम गर्दैछ किनकि यो भर्खरै यो नयाँ प्रविधि कोशिस गरिरहेको छ। यद्यपि, छवि पहिचान उपकरणहरूको मद्दतले, यसले ग्राहकहरूलाई वस्तुहरू खरिद गर्नु अघि वस्तुहरूमा प्रयास गर्न मद्दत गरिरहेको छ।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग:
स्वास्थ्य सेवा उद्योग सायद छवि पहिचान प्रविधिको सबैभन्दा ठूलो लाभदायक हो। यस प्रविधिले स्वास्थ्यकर्मीहरूलाई बिरामीहरूमा ट्युमर, घाउ, स्ट्रोक र गाँठहरू सही रूपमा पत्ता लगाउन मद्दत गरिरहेको छ। यसले दृष्टिविहीन व्यक्तिहरूलाई पाठ-आधारित प्रक्रियाहरू प्रयोग गरेर अनलाइन डेटा निकालेर जानकारी र मनोरञ्जनमा थप पहुँच प्राप्त गर्न मद्दत गरिरहेको छ।
मानिसले जस्तै भिजुअल जानकारी बुझ्न, बुझ्न र पहिचान गर्न कम्प्युटरलाई तालिम दिन सजिलो काम होइन। तपाईंलाई एआई छवि पहिचान मोडेल विकास गर्न लेबल गरिएको र वर्गीकृत डाटाको टन आवश्यक छ।
तपाईंले विकास गर्नुभएको मोडेल तपाईंले फिड गर्नुभएको प्रशिक्षण डेटा जत्तिकै राम्रो छ। फिडको गुणस्तर, सही र राम्रोसँग लेबल गरिएको डाटा, र तपाईंले आफैंलाई उच्च प्रदर्शन गर्ने AI मोडेल प्राप्त गर्नुहुन्छ। सबै परियोजना आवश्यकताहरूको लागि अनुकूलित र गुणस्तर डेटासेटमा आफ्नो हात प्राप्त गर्न Shaip मा पुग्नुहोस्। जब गुणस्तर मात्र मापदण्ड हो, शार्पको विशेषज्ञहरूको टोली तपाईलाई चाहिन्छ।