Image ကိုအသိအမှတ်ပြုမှု

AI Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ ။

လူသားများသည် အရာဝတ္ထုများ၊ လူများ၊ တိရိစ္ဆာန်များနှင့် ဓာတ်ပုံများမှ နေရာများကို ပိုင်းခြား၍ တိကျစွာ ခွဲခြားနိုင်သော မွေးရာပါ စွမ်းရည်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း ကွန်ပျူတာများသည် ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲရန် စွမ်းဆောင်နိုင်ခြင်းမရှိပေ။ သို့တိုင်၊ ၎င်းတို့သည် ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများနှင့် ရုပ်ပုံမှတ်သားမှုနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အနက်ပြန်ဆိုရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်ပါသည်။

AI နှင့် Computer Vision ၏ အဆက်အစပ်တစ်ခုအနေဖြင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း ပေါင်းစပ်ထားသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု လက်တွေ့လောကတွင် အသုံးပြုမှုများစွာကို အားကောင်းစေရန် နည်းစနစ်များ။ ကမ္ဘာကြီးကို တိကျမှန်ကန်စွာမြင်နိုင်ရန် AI သည် ကွန်ပျူတာအမြင်ပေါ်တွင် မူတည်သည်။

ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာ၏အကူအညီမပါဘဲ၊ ကွန်ပြူတာအမြင်ပုံစံသည် ထောက်လှမ်း၊ ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။. ထို့ကြောင့် AI-based image recognition software သည် ရုပ်ပုံများကို decoding လုပ်နိုင်စွမ်းရှိပြီး ခန့်မှန်းမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ရပါမည်။ ဤအဆုံးသတ်ရန်အတွက် AI မော်ဒယ်များသည် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ယူဆောင်လာရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပါသည်။

Fortune Business Insights ၏ အဆိုအရ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်သားခြင်းနည်းပညာ၏ စျေးကွက်အရွယ်အစားသည် 23.8 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 2019 ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိသည်။ 86.3 အားဖြင့် $ 2027 ဘီလီယံအထိအဆိုပါကာလအတွင်း 17.6% CAGR တွင်ကြီးထွားလာသည်။

Image Recognition ဆိုတာ ဘာလဲ။

ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုမှု ပုံတစ်ပုံတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ် အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ အညွှန်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲရန် ကွန်ပျူတာများကို ကူညီရန် နည်းပညာနှင့် နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုသည်။

လူသားများသည် ရုပ်ပုံများလုပ်ဆောင်ပြီး ပုံများအတွင်းရှိ အရာဝတ္တုများကို အလွယ်တကူ အမျိုးအစားခွဲသော်လည်း ထိုသို့ပြုလုပ်ရန် အထူးလေ့ကျင့်ထားခြင်းမရှိပါက စက်တစ်ခုအတွက် အလားတူမဖြစ်နိုင်ပါ။ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၏ရလဒ်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနည်းပညာအကူအညီဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသောအရာဝတ္တုများကို အမျိုးမျိုးသောကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောအမျိုးအစားများအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။

Image Recognition ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

လူသားများသည် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသနည်း။

ကျွန်ုပ်တို့၏ သဘာဝအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အတိတ်အတွေ့အကြုံများ၊ လေ့လာသိရှိထားသော အသိပညာနှင့် ပင်ကိုယ်သဘောအပေါ်အခြေခံ၍ ပုံများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန်၊ အလားတူပင်၊ အာရုံကြော ကွန်ရက်အတုသည် စက်ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြားခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးသည်။ ဒါပေမယ့် သူတို့ကို အသိအမှတ်ပြုဖို့ အရင်ဆုံး လေ့ကျင့်ပေးဖို့ လိုပါတယ်။ ပုံတစ်ခုတွင် အရာဝတ္ထုများ.

အတွက် အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်း နည်းပညာအလုပ်လုပ်ရန်၊ မော်ဒယ်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ အမျိုးမျိုးသောပုံဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ဦးစွာလေ့ကျင့်ရမည်ဖြစ်သည်။

ML ကဲ့သို့ပင်၊ ထည့်သွင်းဒေတာကို အယ်လဂိုရီသမ်များသုံးပြီး ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသည့်နေရာတွင်၊ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုသည် အလွှာလိုက်အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြုသည်။ ပါဝင်သည့်အလွှာသုံးမျိုးရှိသည် - သွင်းသွင်း၊ ဝှက်ထားနှင့်အထွက်။ အချက်အလက်ထည့်သွင်းမှုကို လျှို့ဝှက်အလွှာက လုပ်ဆောင်ပြီး အဝင်အလွှာမှ လက်ခံရရှိပြီး အထွက်အလွှာမှ ထုတ်ပေးသည့် ရလဒ်များဖြစ်သည်။

အလွှာများသည် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသောကြောင့်၊ အလွှာတစ်ခုစီသည် ယခင်အလွှာ၏ရလဒ်များပေါ်တွင်မူတည်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုစနစ်သည် လူသားတို့၏ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အတုယူကာ ဆက်လက်သင်ယူနိုင်စေရန် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

AI သည် ပုံသဏ္ဌာန်ကို အသိအမှတ်ပြုရန် မည်သို့လေ့ကျင့်ထားသနည်း။

ကွန်ပြူတာသည် လူသားများနှင့် အလွန်ကွဲပြားသော ရုပ်ပုံတစ်ခုကို မြင်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်သည်။ ကွန်ပြူတာအတွက် ပုံတစ်ပုံသည် vector image သို့မဟုတ် raster အဖြစ်သော်လည်းကောင်း pixels အစုအဝေးမျှသာဖြစ်သည်။ raster ပုံများတွင်၊ pixel တစ်ခုစီကို grid ပုံစံဖြင့်စီစဉ်ထားပြီး vector image တွင် ၎င်းတို့ကို မတူညီသောအရောင်များရှိသော polygons အဖြစ်စီစဉ်ထားသည်။

ဒေတာအဖွဲ့အစည်းအတွင်း၊ ပုံတစ်ပုံချင်းစီကို အမျိုးအစားခွဲခြားထားပြီး ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ဂျီဩမေတြီကုဒ်ဖြင့် ပုံများကိုဖော်ပြသည့် အညွှန်းများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားသည်။ ဤအဆင့် - စုဝေးခြင်း၊ စည်းရုံးခြင်း၊ အညွှန်းတပ်ခြင်း၊ နှင့် ပုံများကို မှတ်သားခြင်း။ - ကွန်ပျူတာအမြင် မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အရေးပါပါသည်။

နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုဒေတာအတွဲများကို တိကျစွာဖန်တီးပြီးသည်နှင့် ပုံ အသိအမှတ်ပြုမှု algorithms ပုံများမှ ပုံစံများကို ရေးဆွဲရန် အလုပ်။

မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု-

facial အသိအမှတ်ပြု AI သည် လူတစ်ဦး၏ မျက်နှာအသွင်အပြင်များကို ပုံဖော်ကာ ၎င်းတို့ကို ကိုက်ညီစေရန် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုဒေတာဘေ့စ်ရှိ ပုံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် မျက်နှာများကို မှတ်မိရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။

သင်၏ AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အရည်အသွေးမြင့် မျက်နှာပုံဒေတာအတွဲ

အရာဝတ္ထုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း

ရုပ်ပုံမှတ်မိခြင်းနည်းပညာသည် ပုံတစ်ပုံ၏ရွေးချယ်ထားသောအပိုင်းတွင် စိတ်ဝင်စားသောအရာများကို ထောက်လှမ်းရန် ကူညီပေးသည်။ Visual Search သည် ရုပ်ပုံတစ်ခုရှိ အရာဝတ္တုများကို ဖော်ထုတ်ပြီး ဝဘ်ပေါ်ရှိ ပုံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ဦးစွာ လုပ်ဆောင်ပါသည်။

စာသားသိရှိခြင်း-

ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်သည် ရုပ်ပုံများမှ စာသားများကို သိရှိနိုင်ပြီး ၎င်းကို စက်ဖြင့်ဖတ်နိုင်သော ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။

ပုံရိပ်အသိအမှတ်ပြုစနစ်၏လုပ်ငန်းစဉ်

အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်သုံးဆင့်သည် မည်သည့်ပုံပေါ်တွင် နောက်ခံကို ဖန်တီးပေးသည်။ အသိအမှတ်ပြုမှုအလုပ်လုပ်တယ်။.

လုပ်ငန်းစဉ် 1- လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများ

ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်တစ်ခုလုံးသည် ရုပ်ပုံများ၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ စသည်တို့ဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာမှ စတင်ပါသည်။ ထို့နောက်၊ neural networks များသည် ပုံစံများရေးဆွဲရန်နှင့် ခံယူချက်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။

လုပ်ငန်းစဉ် 2- Neural Network သင်တန်း

ဒေတာအစုံကို တီထွင်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းတို့ကို အာရုံကြောကွန်ရက် အယ်လဂိုရီသမ်တွင် ထည့်သွင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် image recognition tool ကို တီထွင်ရန်အတွက် အထွတ်အထိပ်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ တစ်ခုအသုံးပြုခြင်း။ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု အယ်ဂိုရီသမ် အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံများ၏ အတန်းအစားများကို မှတ်မိနိုင်စေသည်။

လုပ်ငန်းစဉ် 3- စမ်းသပ်ခြင်း။

ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုမော်ဒယ်သည် ၎င်း၏စမ်းသပ်မှုကဲ့သို့ ကောင်းမွန်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတွင်မပါရှိသောပုံများကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စမ်းသပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာအစုံ၏ 80% ခန့်ကို အသုံးပြုရန် အမြဲသတိထားသင့်သည်။ မော်ဒယ်သင်တန်း မော်ဒယ်စမ်းသပ်မှုတွင် 20% ကျန်သည်။ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျမှု၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းတို့အပေါ် အခြေခံ၍ တိုင်းတာသည်။

AI Image Recognition ကိုအသုံးပြုခြင်း။

Image Recognition ကို အသုံးပြု၍ စက်မှုလုပ်ငန်းများ၊

Artificial Intelligence Image Recognition နည်းပညာကို လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် ပိုမိုအသုံးပြုလာကြပြီး ဤလမ်းကြောင်းသည် မကြာမီအနာဂတ်တွင် ဆက်လက်တည်ရှိနေဦးမည်ဟု ခန့်မှန်းရပါသည်။ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုကို သိသိသာသာ ကောင်းမွန်စွာ အသုံးပြုသည့် အချို့သော စက်မှုလုပ်ငန်း များမှာ-

လုံခြုံရေးစက်မှုလုပ်ငန်း-

လုံခြုံရေးစက်မှုလုပ်ငန်းများသည် မျက်နှာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။ စမတ်ကျသော လုံခြုံရေးစနစ်များသည် လူများထံ ဝင်ရောက်ခြင်းအား ခွင့်ပြုရန် သို့မဟုတ် ငြင်းဆိုရန် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းစနစ်များကို အသုံးပြုသည်။

ထို့အပြင်၊ စမတ်ဖုန်းများတွင် ဖုန်းများ သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းများကို လော့ခ်ဖွင့်ရန် ကူညီပေးသည့် စံမျက်နှာအသိအမှတ်ပြုကိရိယာတစ်ခုရှိသည်။ ဒေတာဘေ့စ်နှင့် ကိုက်ညီမှုကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် မျက်နှာခွဲခြားခြင်း၊ အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ သဘောတရားသည် ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုမှု.

မော်တော်ကားလုပ်ငန်း

ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်ခြင်းနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများကို အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်နိုင်စေရန် ကူညီပေးသည်။ ကျောဘက်ကင်မရာများ၊ အာရုံခံကိရိယာများနှင့် LiDAR တို့၏အကူအညီဖြင့်၊ ပုံရိပ်မှတ်သားမှုဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်ထားသော ဒေတာအတွဲနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ၎င်းသည် အခြားယာဉ်များ၊ မီးပွိုင့်များ၊ လမ်းသွားများ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများနှင့် အခြားအရာများကို တိကျစွာသိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

လက်လီလုပ်ငန်း-

လက်လီလုပ်ငန်းသည် မကြာသေးမီကမှ ဤနည်းပညာအသစ်ကို ကြိုးပမ်းနေသောကြောင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုနယ်ပယ်သို့ စွန့်စားလုပ်ဆောင်နေပါသည်။ သို့သော်၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းကိရိယာများ၏အကူအညီဖြင့်၊ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့မဝယ်မီ ထုတ်ကုန်များပေါ်တွင် လက်တွေ့နီးပါးကြိုးစားရန် ကူညီပေးသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်း-

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာ၏ အကြီးမားဆုံးအကျိုးအမြတ်ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤနည်းပညာသည် လူနာများတွင် အကျိတ်များ၊ ဒဏ်ရာများ၊ လေဖြတ်ခြင်းနှင့် အကျိတ်များကို တိကျစွာသိရှိနိုင်ရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကျွမ်းကျင်သူများကို ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းသည် စာသားအခြေခံသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြု၍ အွန်လိုင်းဒေတာကို ထုတ်ယူခြင်းဖြင့် အမြင်အာရုံချို့တဲ့သူများကို သတင်းအချက်အလက်နှင့် ဖျော်ဖြေရေးဆိုင်ရာ ပိုမိုဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိစေရန် ကူညီပေးပါသည်။

လူသားများကဲ့သို့ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို သိမြင်နိုင်စေရန်၊ ပုံဖော်ခြင်းနှင့် မှတ်မိစေရန် ကွန်ပျူတာကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် လွယ်ကူသောအလုပ်မဟုတ်ပါ။ AI ရုပ်ပုံမှတ်သားမှုပုံစံကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် သင်သည် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာများစွာ လိုအပ်ပါသည်။

သင်ဖန်တီးထားသော မော်ဒယ်သည် သင်လေ့ကျင့်ပေးသည့် အချက်အလက်အတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ပါသည်။ ဖိဒ်အရည်အသွေး၊ တိကျပြီး ကောင်းမွန်စွာတံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာ၊ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော AI မော်ဒယ်ကို သင်ကိုယ်တိုင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်အားလုံးအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပြီး အရည်အသွေးဒေတာအစုံကို ရယူရန် Shaip သို့ ဆက်သွယ်ပါ။. အရည်အသွေးသည် တစ်ခုတည်းသော ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်သောအခါ၊ Sharp ၏ ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့သည် သင်လိုအပ်သမျှဖြစ်သည်။

လူမှုဝေမျှမယ်

သငျသညျဒါ့အပြင်လိုနိုင်ပါစေ