ਮਨੁੱਖਾਂ ਕੋਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਵਸਤੂਆਂ, ਲੋਕਾਂ, ਜਾਨਵਰਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਏਆਈ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ। ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਲਈ, AI ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਮਦਦ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ ਖੋਜ, ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ. ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਫਾਰਚਿਊਨ ਬਿਜ਼ਨਸ ਇਨਸਾਈਟਸ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 23.8 ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ $2019 ਬਿਲੀਅਨ ਸੀ। ਇਹ ਅੰਕੜਾ ਅਸਮਾਨ ਛੂਹਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। 86.3 ਦੁਆਰਾ 2027 ਬਿਲੀਅਨ, ਉਕਤ ਮਿਆਦ ਦੇ ਦੌਰਾਨ 17.6% CAGR ਨਾਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕੀ ਹੈ?
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੋਵੇ। ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਖੋਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।
AI ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਮਨੁੱਖ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਸਾਡੇ ਕੁਦਰਤੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਾਡੇ ਪੁਰਾਣੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ, ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬਿਲਕੁਲ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ.
ਦੇ ਲਈ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਤਕਨੀਕ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ML ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਲੇਅਰਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਇਨਪੁਟ, ਲੁਕਵੀਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਇੰਪੁੱਟ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਅਰਾਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਹਰ ਪਰਤ ਪਿਛਲੀ ਪਰਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਝੁਕ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਗਾਈਡ]
ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੇਖਦਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਲਈ, ਸਿਰਫ਼ ਪਿਕਸਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ - ਜਾਂ ਤਾਂ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਰਾਸਟਰ ਵਜੋਂ। ਰਾਸਟਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੰਗਾਂ ਦੇ ਬਹੁਭੁਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੱਢੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੜਾਅ - ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ - ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰੋ।
ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ:
AI ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਮੈਪਿੰਗ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਮੈਚ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਵਸਤੂ ਪਛਾਣ:
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਖੋਜ:
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਆਪਟੀਕਲ ਅੱਖਰ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤਿੰਨ ਪੜਾਅ ਕਿਸ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਪਿਛੋਕੜ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਮਾਨਤਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 1: ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ
ਪੂਰੀ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਵੀਡੀਓਜ਼ ਆਦਿ ਦੇ ਬਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ, ਨਯੂਰਲ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 2: ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਹ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਟੂਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਧਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 3: ਟੈਸਟਿੰਗ
ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਇਸਦੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। 'ਤੇ ਲਗਭਗ 80% ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਝਦਾਰੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਬਾਕੀ, 20%, ਮਾਡਲ ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੇ ਸਿਖਰ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ ਕਮਾਲ ਦੇ ਹਨ:
ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਦਯੋਗ:
ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਦਯੋਗ ਚਿਹਰਿਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮਾਰਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਜਾਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫ਼ੋਨਾਂ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਲੱਭ ਕੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ.
ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਉਦਯੋਗ:
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਰਿਅਰ-ਫੇਸਿੰਗ ਕੈਮਰਿਆਂ, ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ LiDAR ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਵਾਹਨਾਂ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਾਈਟਾਂ, ਲੇਨਾਂ, ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਚੂਨ ਉਦਯੋਗ:
ਪ੍ਰਚੂਨ ਉਦਯੋਗ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ:
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਸ਼ਾਇਦ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪੇਸ਼ਾਵਰਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਟਿਊਮਰ, ਜਖਮ, ਸਟ੍ਰੋਕ ਅਤੇ ਗੰਢਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਨੇਤਰਹੀਣ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਔਨਲਾਈਨ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਕੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਤੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਕੋਈ ਆਸਾਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ AI ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਫੀਡ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ AI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ. ਜਦੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਾਰਪ ਦੀ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।