ফটোগ্রাফ থেকে বস্তু, মানুষ, প্রাণী এবং স্থানগুলিকে আলাদা এবং সুনির্দিষ্টভাবে সনাক্ত করার সহজাত ক্ষমতা মানুষের রয়েছে। যাইহোক, কম্পিউটারগুলি চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার ক্ষমতা নিয়ে আসে না। তবুও, তারা কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশন এবং ইমেজ শনাক্তকরণ প্রযুক্তি ব্যবহার করে ভিজ্যুয়াল তথ্য ব্যাখ্যা করতে প্রশিক্ষিত হতে পারে।
এআই এবং কম্পিউটার ভিশনের একটি শাখা হিসাবে, চিত্র স্বীকৃতি একত্রিত হয় গভীর জ্ঞানার্জন অনেক বাস্তব-বিশ্ব ব্যবহারের ক্ষেত্রে ক্ষমতার কৌশল। বিশ্বকে সঠিকভাবে উপলব্ধি করতে, এআই কম্পিউটারের দৃষ্টিভঙ্গির উপর নির্ভর করে।
ইমেজ রিকগনিশন প্রযুক্তির সাহায্য ছাড়া, একটি কম্পিউটার ভিশন মডেল সনাক্ত করতে, সনাক্ত করতে এবং সম্পাদন করতে পারে না চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ. অতএব, একটি AI-ভিত্তিক ইমেজ রিকগনিশন সফ্টওয়্যার ইমেজ ডিকোডিং করতে সক্ষম এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই লক্ষ্যে, সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী আনতে AI মডেলগুলিকে বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
ফরচুন বিজনেস ইনসাইটস অনুসারে, 23.8 সালে গ্লোবাল ইমেজ রিকগনিশন প্রযুক্তির বাজারের আকার ছিল $2019 বিলিয়ন। এই সংখ্যা আকাশচুম্বী হবে বলে আশা করা হচ্ছে 86.3 দ্বারা $ XNUM এক্স বিলিয়ন, উল্লিখিত সময়ের মধ্যে একটি 17.6% CAGR-এ বৃদ্ধি পেয়েছে।
ইমেজ রিকগনিশন কি?
চিত্র স্বীকৃতি কম্পিউটারকে একটি ছবিতে আগ্রহের উপাদানগুলি সনাক্ত করতে, লেবেল করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে সাহায্য করার জন্য প্রযুক্তি এবং কৌশল ব্যবহার করে।
যদিও মানুষ ইমেজ প্রক্রিয়া করে এবং ইমেজের ভিতরে থাকা বস্তুগুলিকে বেশ সহজে শ্রেণীবদ্ধ করে, তবে এটি একটি মেশিনের পক্ষে অসম্ভব যদি না এটি এটি করার জন্য বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত হয়। চিত্র শনাক্তকরণের ফলাফল হল গভীর শিক্ষার প্রযুক্তির সাহায্যে সনাক্ত করা বস্তুগুলিকে বিভিন্ন পূর্বনির্ধারিত বিভাগে সঠিকভাবে সনাক্ত করা এবং শ্রেণীবদ্ধ করা।
এআই ইমেজ রিকগনিশন কিভাবে কাজ করে?
মানুষ কিভাবে ভিজ্যুয়াল তথ্য ব্যাখ্যা করে?
আমাদের প্রাকৃতিক নিউরাল নেটওয়ার্ক আমাদের অতীত অভিজ্ঞতা, শেখা জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে চিত্রগুলিকে চিনতে, শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে। অনেকটা একইভাবে, একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক মেশিনগুলিকে চিত্রগুলি সনাক্ত করতে এবং শ্রেণিবদ্ধ করতে সহায়তা করে। কিন্তু তাদের চিনতে প্রথমে প্রশিক্ষণ দিতে হবে একটি ছবিতে বস্তু.
জন্য অবজেক্ট সনাক্তকরণ কাজ করার কৌশল, মডেলটিকে প্রথমে ডিপ লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে বিভিন্ন ইমেজ ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দিতে হবে।
ML এর বিপরীতে, যেখানে ইনপুট ডেটা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়, গভীর শিক্ষা একটি স্তরযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। তিন ধরণের স্তর জড়িত - ইনপুট, লুকানো এবং আউটপুট। তথ্য ইনপুট ইনপুট স্তর দ্বারা গৃহীত হয়, লুকানো স্তর দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয়, এবং ফলাফল আউটপুট স্তর দ্বারা উত্পন্ন হয়।
যেহেতু স্তরগুলি আন্তঃসংযুক্ত, প্রতিটি স্তর পূর্ববর্তী স্তরের ফলাফলের উপর নির্ভর করে। তাই, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষিত করার জন্য একটি বিশাল ডেটাসেট অত্যাবশ্যক যাতে গভীর শিক্ষা ব্যবস্থা মানুষের যুক্তি প্রক্রিয়াকে অনুকরণ করতে ঝুঁকে পড়ে এবং শিখতে থাকে।
[এছাড়াও পড়ুন: ইমেজ টীকা সম্পূর্ণ গাইড]
ছবি চিনতে এআই কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়?
একটি কম্পিউটার মানুষের থেকে খুব আলাদাভাবে একটি ছবি দেখে এবং প্রক্রিয়া করে। একটি ছবি, একটি কম্পিউটারের জন্য, পিক্সেলের একটি গুচ্ছ - হয় একটি ভেক্টর চিত্র বা রাস্টার হিসাবে। রাস্টার চিত্রগুলিতে, প্রতিটি পিক্সেল একটি গ্রিড আকারে সাজানো থাকে, যখন একটি ভেক্টর চিত্রে, সেগুলি বিভিন্ন রঙের বহুভুজ হিসাবে সাজানো হয়।
ডেটা সংগঠনের সময়, প্রতিটি চিত্র শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, এবং শারীরিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করা হয়। অবশেষে, জ্যামিতিক এনকোডিং লেবেলে রূপান্তরিত হয় যা চিত্রগুলিকে বর্ণনা করে। এই পর্যায় - সংগ্রহ করা, সংগঠিত করা, লেবেল করা, এবং ইমেজ টীকা করা - কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলির কর্মক্ষমতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
একবার গভীর শিক্ষার ডেটাসেটগুলি সঠিকভাবে তৈরি করা হলে, চিত্র স্বীকৃতি অ্যালগরিদম ছবি থেকে নিদর্শন আঁকা কাজ.
মুখের স্বীকৃতি:
AI একজন ব্যক্তির মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি ম্যাপ করে এবং একটি ম্যাচ স্ট্রাইক করার জন্য ডিপ লার্নিং ডাটাবেসের চিত্রগুলির সাথে তাদের তুলনা করে মুখ চিনতে প্রশিক্ষিত।
বস্তু শনাক্তকরণ:
ইমেজ রিকগনিশন টেকনোলজি আপনাকে ছবির একটি নির্বাচিত অংশে আগ্রহের বস্তুগুলি খুঁজে পেতে সাহায্য করে। ভিজ্যুয়াল সার্চ প্রথমে একটি ইমেজে অবজেক্ট সনাক্ত করে এবং ওয়েবে থাকা ইমেজের সাথে তুলনা করে কাজ করে।
পাঠ্য সনাক্তকরণ:
ইমেজ রিকগনিশন সিস্টেমটি ইমেজ থেকে টেক্সট শনাক্ত করতে এবং অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন ব্যবহার করে মেশিন রিডেবল ফরম্যাটে রূপান্তর করতে সাহায্য করে।
ইমেজ রিকগনিশন সিস্টেমের প্রক্রিয়া
নিচের তিনটি ধাপ কোন ছবির উপর পটভূমি তৈরি করে স্বীকৃতি কাজ করে.
প্রক্রিয়া 1: প্রশিক্ষণ ডেটাসেট
সম্পূর্ণ ইমেজ রিকগনিশন সিস্টেমটি ছবি, ছবি, ভিডিও ইত্যাদির সমন্বয়ে তৈরি প্রশিক্ষণ ডেটা দিয়ে শুরু হয়৷ তারপর, স্নায়ু নেটওয়ার্কগুলির নিদর্শন আঁকতে এবং উপলব্ধি তৈরি করতে প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজন৷
প্রক্রিয়া 2: নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ
একবার ডেটাসেট তৈরি হয়ে গেলে, সেগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমে ইনপুট করা হয়। এটি ইমেজ রিকগনিশন টুল ডেভেলপ করার জন্য একটি ভিত্তি হিসেবে কাজ করে। একটি ব্যবহার করে ইমেজ স্বীকৃতি অ্যালগরিদম নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ইমেজগুলির ক্লাস সনাক্ত করা সম্ভব করে তোলে।
প্রক্রিয়া 3: পরীক্ষা
একটি ইমেজ শনাক্তকরণ মডেল তার পরীক্ষার মতোই ভালো। অতএব, প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে উপস্থিত নয় এমন চিত্রগুলি ব্যবহার করে মডেলের কার্যকারিতা পরীক্ষা করা গুরুত্বপূর্ণ৷ ডেটাসেটের প্রায় 80% ব্যবহার করা সর্বদা বিচক্ষণ মডেল প্রশিক্ষণ এবং বাকি, 20%, মডেল পরীক্ষার উপর। মডেলের কর্মক্ষমতা নির্ভুলতা, অনুমানযোগ্যতা এবং ব্যবহারযোগ্যতার উপর ভিত্তি করে পরিমাপ করা হয়।
এআই ইমেজ রিকগনিশনের টপ ইউজ কেস
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইমেজ স্বীকৃতি প্রযুক্তি ক্রমবর্ধমানভাবে বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহৃত হচ্ছে, এবং এই প্রবণতা অদূর ভবিষ্যতে অব্যাহত থাকবে বলে পূর্বাভাস দেওয়া হচ্ছে। উল্লেখযোগ্যভাবে ভালভাবে ইমেজ স্বীকৃতি ব্যবহার করে এমন কিছু শিল্প হল:
নিরাপত্তা শিল্প:
সুরক্ষা শিল্পগুলি মুখ সনাক্ত করতে এবং সনাক্ত করতে ব্যাপকভাবে চিত্র সনাক্তকরণ প্রযুক্তি ব্যবহার করে। স্মার্ট সিকিউরিটি সিস্টেমগুলি লোকেদের প্রবেশের অনুমতি দিতে বা অস্বীকার করতে মুখ শনাক্তকরণ সিস্টেম ব্যবহার করে।
তাছাড়া, স্মার্টফোনে একটি স্ট্যান্ডার্ড ফেসিয়াল রিকগনিশন টুল আছে যা ফোন বা অ্যাপ্লিকেশন আনলক করতে সাহায্য করে। ডাটাবেসের সাথে একটি মিল খুঁজে বের করে মুখ শনাক্তকরণ, স্বীকৃতি এবং যাচাইকরণের ধারণাটি এর একটি দিক মুখের স্বীকৃতি.
মোটরগাড়ি শিল্প:
চিত্র স্বীকৃতি স্ব-ড্রাইভিং এবং স্বায়ত্তশাসিত গাড়িগুলিকে তাদের সর্বোত্তম কার্য সম্পাদন করতে সহায়তা করে। রিয়ার-ফেসিং ক্যামেরা, সেন্সর এবং LiDAR-এর সাহায্যে তৈরি করা ছবিগুলিকে ইমেজ রিকগনিশন সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে ডেটাসেটের সাথে তুলনা করা হয়। এটি অন্যান্য যানবাহন, ট্রাফিক লাইট, লেন, পথচারী এবং আরও অনেক কিছু সঠিকভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
খুচরা শিল্প:
খুচরা শিল্প ইমেজ স্বীকৃতির ক্ষেত্রের দিকে অগ্রসর হচ্ছে কারণ এটি সম্প্রতি এই নতুন প্রযুক্তির চেষ্টা করছে। যাইহোক, ইমেজ রিকগনিশন টুলের সাহায্যে এটি গ্রাহকদের পণ্য কেনার আগে কার্যত চেষ্টা করে দেখতে সাহায্য করছে।
স্বাস্থ্যসেবা শিল্প:
স্বাস্থ্যসেবা শিল্প সম্ভবত ইমেজ স্বীকৃতি প্রযুক্তির সবচেয়ে বড় সুবিধাভোগী। এই প্রযুক্তি স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের সঠিকভাবে রোগীদের টিউমার, ক্ষত, স্ট্রোক এবং গলদ সনাক্ত করতে সাহায্য করছে। এটি পাঠ্য-ভিত্তিক প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করে অনলাইন ডেটা আহরণ করে দৃষ্টি প্রতিবন্ধী ব্যক্তিদের তথ্য এবং বিনোদনে আরও অ্যাক্সেস পেতে সহায়তা করছে।
মানুষের মতো ভিজ্যুয়াল তথ্য উপলব্ধি করতে, পাঠোদ্ধার করতে এবং চিনতে কম্পিউটারকে প্রশিক্ষণ দেওয়া সহজ কাজ নয়। একটি এআই ইমেজ রিকগনিশন মডেল তৈরি করতে আপনার প্রচুর লেবেলযুক্ত এবং শ্রেণীবদ্ধ ডেটার প্রয়োজন।
আপনি যে মডেলটি ডেভেলপ করেন তা শুধুমাত্র আপনার প্রশিক্ষণের ডেটার মতোই ভালো। ফিড গুণমান, সঠিক এবং ভাল-লেবেলযুক্ত ডেটা, এবং আপনি নিজেকে একটি উচ্চ-কার্যকারি AI মডেল পাবেন। সমস্ত প্রকল্পের প্রয়োজনের জন্য একটি কাস্টমাইজড এবং মানসম্পন্ন ডেটাসেট পেতে Shaip-এর সাথে যোগাযোগ করুন. যখন গুণমানই একমাত্র প্যারামিটার, তখন শার্পের বিশেষজ্ঞদের দলই আপনার প্রয়োজন।