AI इमेज रिकॉग्निशन क्या है? यह कैसे काम करता है और इसके उदाहरण

मनुष्य में तस्वीरों से वस्तुओं, लोगों, जानवरों और स्थानों को पहचानने और उन्हें पहचानने की जन्मजात क्षमता होती है। हालाँकि, कंप्यूटर में छवियों को वर्गीकृत करने की क्षमता नहीं होती है। फिर भी, उन्हें कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन और छवि पहचान तकनीक का उपयोग करके दृश्य जानकारी की व्याख्या करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है

एआई और कंप्यूटर विजन की एक शाखा के रूप में, छवि पहचान जोड़ती है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना कई वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों को शक्ति देने की तकनीकें। दुनिया को सटीक रूप से देखने के लिए एआई कंप्यूटर विजन पर निर्भर करता है।

छवि पहचान तकनीक की मदद के बिना, एक कंप्यूटर विज़न मॉडल का पता नहीं लगा सकता, पहचान नहीं सकता और प्रदर्शन नहीं कर सकता छवि वर्गीकरण. इसलिए, एक एआई-आधारित छवि पहचान सॉफ्टवेयर छवियों को डिकोड करने में सक्षम होना चाहिए और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण करने में सक्षम होना चाहिए। इसके लिए, एआई मॉडल को सटीक भविष्यवाणी करने के लिए बड़े पैमाने पर डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है।

फॉर्च्यून बिजनेस इनसाइट्स के अनुसार, वैश्विक छवि पहचान प्रौद्योगिकी का बाजार आकार 23.8 में 2019 बिलियन डॉलर आंका गया था। यह आंकड़ा आसमान छूने की उम्मीद है 86.3 द्वारा 2027 अरब $उक्त अवधि के दौरान 17.6% सीएजीआर से बढ़ रहा है।

छवि पहचान क्या है?

छवि पहचान छवि में रुचि के तत्वों को पहचानने, लेबल करने और वर्गीकृत करने में कंप्यूटर की मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी और तकनीकों का उपयोग करता है।

जबकि मनुष्य छवियों को संसाधित करते हैं और छवियों के अंदर वस्तुओं को आसानी से वर्गीकृत करते हैं, वही एक मशीन के लिए असंभव है जब तक कि इसे ऐसा करने के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया हो। छवि पहचान का परिणाम गहन शिक्षण तकनीक की मदद से विभिन्न पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में पहचानी गई वस्तुओं की सही पहचान और वर्गीकरण करना है।

एआई छवि पहचान कैसे काम करती है?

मनुष्य दृश्य सूचना की व्याख्या कैसे करते हैं?

हमारे प्राकृतिक तंत्रिका नेटवर्क हमारे पिछले अनुभवों, सीखा ज्ञान और अंतर्ज्ञान के आधार पर छवियों को पहचानने, वर्गीकृत करने और व्याख्या करने में हमारी सहायता करते हैं। उसी तरह, एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मशीनों को छवियों को पहचानने और वर्गीकृत करने में मदद करता है। लेकिन उन्हें पहचानने के लिए पहले प्रशिक्षित होने की जरूरत है एक छवि में वस्तुएं.

के लिए वस्तु का पता लगाना तकनीक काम करने के लिए, मॉडल को पहले गहन शिक्षण विधियों का उपयोग करके विभिन्न छवि डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।

एमएल के विपरीत, जहां इनपुट डेटा का विश्लेषण एल्गोरिदम का उपयोग करके किया जाता है, डीप लर्निंग एक स्तरित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। इसमें तीन प्रकार की परतें शामिल हैं - इनपुट, छिपी हुई और आउटपुट। 

• इनपुट परत: प्रारंभिक छवि डेटा (पिक्सल) प्राप्त करता है.
• छिपी परत(परतें): सूचना को कई चरणों से गुजारकर, विशेषताएं निकालता है।
• आउटपुट परत: अंतिम वर्गीकरण या पहचान परिणाम उत्पन्न करता है।

चूंकि परतें आपस में जुड़ी हुई हैं, प्रत्येक परत पिछली परत के परिणामों पर निर्भर करती है। इसलिए, एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक विशाल डेटासेट आवश्यक है ताकि गहन शिक्षण प्रणाली मानव तर्क प्रक्रिया की नकल करने के लिए झुके और सीखना जारी रखे।

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छवि को पहचानने के लिए AI को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है?

एक कंप्यूटर एक छवि को मनुष्यों से बहुत अलग तरीके से देखता और संसाधित करता है। एक कंप्यूटर के लिए एक छवि, पिक्सेल का एक गुच्छा है - या तो वेक्टर छवि या रेखापुंज के रूप में। रेखापुंज छवियों में, प्रत्येक पिक्सेल को ग्रिड के रूप में व्यवस्थित किया जाता है, जबकि एक वेक्टर छवि में, उन्हें विभिन्न रंगों के बहुभुज के रूप में व्यवस्थित किया जाता है।

डेटा संगठन के दौरान, प्रत्येक छवि को वर्गीकृत किया जाता है, और भौतिक विशेषताएं निकाली जाती हैं। अंत में, ज्यामितीय एन्कोडिंग को लेबल में बदल दिया जाता है जो छवियों का वर्णन करता है। यह चरण - छवियों को इकट्ठा करना, व्यवस्थित करना, लेबल करना और एनोटेट करना - कंप्यूटर विज़न मॉडल के प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण है।

एक बार गहन शिक्षण डेटासेट सटीक रूप से विकसित हो जाने के बाद, image मान्यता एल्गोरिदम छवियों से पैटर्न बनाने के लिए काम करें।

चेहरे की पहचान:

एआई को किसी व्यक्ति के चेहरे की विशेषताओं की मैपिंग करके और मैच करने के लिए गहन शिक्षण डेटाबेस में छवियों के साथ तुलना करके चेहरों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

वस्तु पहचान:

छवि पहचान तकनीक आपको छवि के चयनित हिस्से में रुचि की वस्तुओं को खोजने में मदद करती है। विज़ुअल सर्च सबसे पहले एक छवि में वस्तुओं की पहचान करके और वेब पर छवियों के साथ उनकी तुलना करके काम करता है।

टेक्स्ट डिटेक्शन:

छवि पहचान प्रणाली भी छवियों से पाठ का पता लगाने में मदद करती है और इसे ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन का उपयोग करके मशीन-पठनीय प्रारूप में परिवर्तित करती है।

एआई विकास में विशेषज्ञ छवि एनोटेशन का महत्व

डेटा को टैग करना और लेबल करना एक समय लेने वाली प्रक्रिया है जिसके लिए महत्वपूर्ण मानवीय प्रयास की आवश्यकता होती है। यह लेबल किया गया डेटा महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह आपके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की मानवीय दृश्य धारणा को समझने और दोहराने की क्षमता का आधार बनता है। जबकि कुछ AI इमेज पहचान मॉडल बिना किसी निगरानी के मशीन लर्निंग का उपयोग करके लेबल किए गए डेटा के बिना काम कर सकते हैं, वे अक्सर पर्याप्त सीमाओं के साथ आते हैं। एक छवि पहचान एल्गोरिदम बनाने के लिए जो सटीक और सूक्ष्म भविष्यवाणियां प्रदान करता है, छवि एनोटेशन में विशेषज्ञों के साथ सहयोग करना आवश्यक है।

एआई में, डेटा एनोटेशन में डेटासेट को सावधानीपूर्वक लेबल करना शामिल है - जिसमें अक्सर हज़ारों छवियाँ होती हैं - सार्थक टैग असाइन करके या प्रत्येक छवि को एक विशिष्ट वर्ग में वर्गीकृत करके। सॉफ़्टवेयर और मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने वाले अधिकांश संगठनों के पास इस सावधानीपूर्वक कार्य को आंतरिक रूप से प्रबंधित करने के लिए संसाधनों और समय की कमी होती है। इस कार्य को आउटसोर्स करना एक स्मार्ट, लागत प्रभावी रणनीति है, जो व्यवसायों को इन-हाउस लेबलिंग टीम को प्रशिक्षित करने और बनाए रखने के बोझ के बिना कुशलतापूर्वक काम पूरा करने में सक्षम बनाती है।