ഇമേജ് വിശകലനം: എന്താണ് അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് ഇമേജ് വിശകലനം.
പരിസ്ഥിതിയിലെ മാറ്റങ്ങൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത് മുതൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ വരെ മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളുടെ വിശകലനം വരെ വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഇമേജ് വിശകലനത്തെക്കുറിച്ചും അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഹ്രസ്വ ആമുഖം നൽകും. ഇമേജ് വിശകലനത്തിന്റെ നിർവചനം, ലഭ്യമായ വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ടൂളുകളും, ഇമേജ് വിശകലനത്തിന്റെ സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും.
ഈ പോസ്റ്റിൽ ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും:
ഇമേജ് വിശകലനത്തിന്റെ നിർവചനം
ഇമേജ് വിശകലനം എന്നത് ഉൾക്കാഴ്ച ലഭിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണമാണ് ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങൾ. വൈദ്യശാസ്ത്രം, ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം, നിരീക്ഷണം, ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങി നിരവധി മേഖലകളിൽ ഇത് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അടിസ്ഥാനപരമായി, ഇത് ഒരു ഇമേജിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും ചിത്രത്തിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നേടുന്നതിന് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ്. ഇമേജ് വിശകലനം അതിന്റെ വലുപ്പം, ആകൃതി, തീവ്രത/തിളക്കം, പോലെയുള്ള ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം അല്ലെങ്കിൽ സവിശേഷതകളെ കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നൽകാൻ സഹായിക്കുന്നു. നിറം കോമ്പോസിഷൻ അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ ഫ്ലോർ പ്ലാൻ.
സബ്-ഇമേജ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, ബ്ലോക്ക് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള സ്പേഷ്യൽ ട്രാൻസ്‌ഫോർമേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ പോലെ ഇമേജ് വിശകലനത്തിൽ നിരവധി സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു; എഡ്ജ് ഡിറ്റക്ടറുകളോ ബോർഡർ ട്രെയ്‌സിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളോ ഉപയോഗിച്ച് താൽപ്പര്യമുള്ള പോയിന്റുകളോ പ്രദേശങ്ങളോ കണ്ടെത്തുന്ന ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ; വസ്തുക്കളെ വിഭാഗങ്ങളായി തരംതിരിക്കുന്ന വർഗ്ഗീകരണ വിദ്യകൾ; പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് ഒബ്ജക്റ്റുകൾ പാഴ്സ് ചെയ്യുന്ന സെഗ്മെന്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ; സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒബ്ജക്റ്റുകളെ തിരിച്ചറിയുന്ന പാറ്റേൺ റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളും.
ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഇമേജ് വിശകലന ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡിജിറ്റൽ മീഡിയ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇതിന് കഴിയും. ഒരൊറ്റ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു കൂട്ടം ചിത്രങ്ങളിൽ നിർവചിക്കപ്പെട്ട അതിരുകൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധം വിലയിരുത്തുന്നതിന് ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണത്തിനായി വിശകലനം ഉപയോഗിക്കാനും സാധിക്കും. അവസാനമായി, റേഡിയോളജിയും പാത്തോളജിയും ഉൾപ്പെടെയുള്ള സ്പെഷ്യാലിറ്റികളിലുടനീളമുള്ള മെഡിക്കൽ പ്രൊഫഷണലുകൾ രോഗികളിൽ നിന്ന് എടുത്ത സ്കാൻ ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിവിധ അവസ്ഥകൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഗണ്യമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഇമേജ് വിശകലനത്തിന്റെ തരങ്ങൾ
ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് അർത്ഥവത്തായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതാണ് ഇമേജ് വിശകലനം. ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയലും തിരിച്ചറിയലും, ആകൃതി അളക്കൽ, പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ, ദൃശ്യ വിശകലനം, വർഗ്ഗീകരണം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഇമേജുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വളരെ വിശാലമായ ഒരു പദമാണിത്.
പല തരത്തിലുള്ള ഇമേജ് അനാലിസിസ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉണ്ട്; കൂടുതൽ സാധാരണമായവയിൽ ചിലത് ഉൾപ്പെടുന്നു:
-പിക്സൽ-അടിസ്ഥാന/സ്പേഷ്യൽ അനാലിസിസ് - പ്രദേശങ്ങളും (വലിപ്പം, ആകൃതി), സാന്ദ്രത (വിതരണം) എന്നിവ അളക്കാൻ വ്യക്തിഗത പിക്സലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പിക്സലുകളുടെ ക്ലസ്റ്ററുകൾ സ്വമേധയാ എണ്ണുന്നത് ഇത്തരത്തിലുള്ള വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
-സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനാലിസിസ് - കോൺട്രാസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ തെളിച്ചം പോലുള്ള ഒരു ഇമേജിനുള്ളിലെ പ്രദേശങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സവിശേഷതകൾ വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഈ സമീപനം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-മെഷീൻ ലേണിംഗ്/ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് - ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) അൽഗോരിതങ്ങൾ, കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) ഉപയോഗിച്ച് ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ പോലുള്ള ശക്തമായ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
-ടെക്സ്ചർ അനാലിസിസ് - ഒരു ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ ഘടകങ്ങൾ ടെക്‌സ്‌ചറിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പരസ്പരം ആപേക്ഷികമായി എങ്ങനെ വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഈ സാങ്കേതികത അളക്കുന്നു-ഒരു വലിയ പ്രദേശത്ത് ഗ്രേ ലെവലുകളിലോ നിറങ്ങളിലോ ഉള്ള വ്യത്യാസം.
-ഹിസ്റ്റോഗ്രാം വിശകലനം - ദൃശ്യതീവ്രത, തെളിച്ചം, നിറം, സാച്ചുറേഷൻ എന്നിവ പോലുള്ള ഒരു ഇമേജിനുള്ളിലെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിതരണങ്ങൾ അളക്കുന്നത് ഹിസ്റ്റോഗ്രാം വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
-ഫിൽട്ടറിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ - ഫിൽട്ടറിംഗ് ടെക്നിക്കുകളിൽ ഒരു മുഴുവൻ പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത തീവ്രത അറേയിലെ ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് അറേയുടെ ചില ഭാഗങ്ങൾ പരിഷ്ക്കരിക്കുകയും മറ്റുള്ളവ സംരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അനാവശ്യമായ ഈ ഭാഗങ്ങളിൽ മിനുസപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ അരികുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ ചിത്രത്തിലെ ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനോ ഫിൽട്ടറുകൾ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്.
-ഫോറിയർ ട്രാൻസ്ഫോം ടെക്നിക്കുകൾ - ഇൻപുട്ട് ഫ്രെയിമിലുള്ള ഫ്രീക്വൻസി ശ്രേണികൾ കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ ഓറിയന്റേഷനുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചിത്രങ്ങളെ പല ഘടകങ്ങളായി വിഘടിപ്പിക്കുന്ന ഫ്യൂറിയർ പരിവർത്തനങ്ങൾ ഈ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഫ്രെയിമിലെ മറ്റ് ഘടകങ്ങളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള രൂപവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പ്രത്യേക സ്വഭാവസവിശേഷതകളുള്ള ഭാഗങ്ങളെയും വസ്തുക്കളെയും വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു - ടെക്സ്ചർ അല്ലെങ്കിൽ ആകൃതി വ്യത്യാസങ്ങൾ പോലെ - സെഗ്മെന്റേഷൻ പ്രക്രിയകളിൽ എളുപ്പത്തിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ സാധ്യമാക്കുന്നു.
ഇമേജ് വിശകലനത്തിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിനുള്ള അമൂല്യമായ ഉപകരണമാണ് ഇമേജ് വിശകലനം. പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും മീഡിയയിൽ നിന്ന് അർത്ഥവത്തായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. മെഡിക്കൽ ഗവേഷണം മുതൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ വരെ, ഇമേജ് വിശകലനം വൈവിധ്യമാർന്ന വ്യവസായങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനം ചെയ്യും. ഇമേജ് വിശകലനത്തിന്റെ ഗുണങ്ങളും വിവിധ മേഖലകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ ഇവിടെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.
മെച്ചപ്പെട്ട ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം
ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകൾ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും മനസ്സിലാക്കാൻ കമ്പനികളെ അനുവദിക്കുന്ന, ഉപഭോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇമേജ് വിശകലനം സഹായിക്കും. ഇമേജ് അനാലിസിസ് ടെക്നിക്കുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസ്സുകൾക്ക് അവരുടെ പരസ്യംചെയ്യൽ ടാർഗെറ്റുചെയ്യാനോ ഉപഭോക്താക്കൾക്കായി ഉള്ളടക്കം വ്യക്തിഗതമാക്കാനോ ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം, ലൊക്കേഷനുകൾ, വൈകാരിക പ്രതികരണങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉപഭോക്താക്കളുമായി മെച്ചപ്പെട്ട ഇടപഴകുന്നതിനും കമ്പനിയുടെ വിൽപ്പന വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഇടയാക്കും.
ഇമേജ് വിശകലനം ബിസിനസുകളെ അവരുടെ ചിത്രങ്ങളുടെ സന്ദർഭം നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, കളർ റെക്കഗ്നിഷൻ ടെക്നോളജി കമ്പനികളെ ഒരു ചിത്രത്തിലെ നിറങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സേവനങ്ങളുമായി എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക സേവനത്തെയോ ഉൽപ്പന്നത്തെയോ സംബന്ധിച്ച ഉപഭോക്താക്കളുടെ പെരുമാറ്റങ്ങളെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കാൻ ഈ വിവരങ്ങൾ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കും. കൂടാതെ, ഒരു ഇമേജിലെ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാനും അവർ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ഒബ്ജക്റ്റുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും ബിസിനസ്സിന് ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കാനാകും.
അവസാനമായി, പ്രക്രിയയിൽ കൃത്യത നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ ഇമേജ് വിശകലനം ബിസിനസ്സുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ കമ്പനികൾക്ക് ഇനി നൂറുകണക്കിന് ചിത്രങ്ങൾ നേരിട്ട് അവലോകനം ചെയ്യേണ്ടതില്ല; പകരം ഇമേജുകളുടെ വിശകലനത്തിൽ നിന്ന് കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുമ്പോൾ തന്നെ കാര്യക്ഷമത ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഇമേജ് വിശകലന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ അവർക്ക് കഴിയും. ഇതിനർത്ഥം ഉപഭോക്താക്കൾ വ്യക്തിഗതമാക്കിയ പരസ്യങ്ങളിലേക്ക് മുമ്പെന്നത്തേക്കാളും വേഗത്തിൽ ആക്‌സസ് നേടുന്നു, ഇത് കമ്പനികളെ അവരുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മൊത്തത്തിലുള്ള മികച്ച ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
വർദ്ധിച്ച കൃത്യതയും കാര്യക്ഷമതയും
ഇമേജ് വിശകലനം ബിസിനസുകൾക്ക് വർധിച്ച കൃത്യതയും കാര്യക്ഷമതയും ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ആനുകൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നു. മാനുവൽ അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് അധിഷ്ഠിത രീതികളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം ഇമേജുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഇമേജ് വിശകലനത്തിന് ഡാറ്റാ എൻട്രി പിശകുകൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാനും തന്നിരിക്കുന്ന ടാസ്ക്കിന്റെ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം വേഗത്തിലാക്കാനും കഴിയും.
ഇമേജ് വിശകലനം വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയും ഇല്ലാതാക്കുന്നു. പകരം, ഒരു അൽഗോരിതത്തിന് പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും മനുഷ്യർക്ക് എളുപ്പത്തിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും. ഇത് തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും മാനുഷിക പിഴവ് അല്ലെങ്കിൽ മേൽനോട്ടം കാരണം സാധ്യമായ ചെലവേറിയ തെറ്റുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
കൂടാതെ, ഇമേജ് വിശകലനം അവിശ്വസനീയമാംവിധം വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ പാറ്റേണുകൾ പെട്ടെന്ന് തിരിച്ചറിയുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു, അത് സ്വമേധയാ അരിച്ചെടുക്കാൻ ആയിരക്കണക്കിന് മനുഷ്യ മണിക്കൂർ എടുക്കും. ഇത് ഒരേസമയം കൃത്യതയും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ തൊഴിൽ ചെലവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് അവർക്ക് നഷ്‌ടമായേക്കാവുന്ന ട്രെൻഡുകൾ കണക്കാക്കാനും ചിത്ര വിശകലനം ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അനുവദിക്കുന്നു, മുമ്പത്തേക്കാളും വേഗത്തിൽ മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ അവരെ സഹായിക്കുന്നു.
ഇമേജ് വിശകലന സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസ്സുകൾക്ക് അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ കൃത്യതയും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റാ എൻട്രി പിശകുകൾ കുറയ്ക്കാനും തൊഴിൽ ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും കഴിയും. ഇത് മെച്ചപ്പെട്ട തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള ശേഷിയിലേക്കും പരമ്പരാഗത രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് മാത്രം നേടാനാകുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഫലങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.
മെച്ചപ്പെട്ട തീരുമാനമെടുക്കൽ
തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ സഹായിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ്സുകളിൽ ഇമേജ് വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നത് മെച്ചപ്പെട്ട കാര്യക്ഷമതയിലേക്ക് നയിക്കുകയും ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അവരുടെ വിഭവങ്ങൾ നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യും. ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൂടെയും സാങ്കേതികവിദ്യകളിലൂടെയും, വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ചിത്രങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ഒരു സ്ഥാപനത്തിന് കഴിവുണ്ട്. ഇത് തൽക്ഷണം ശരിയായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ അവരെ സഹായിക്കുന്നു.
ടാസ്‌ക്കുകൾക്കോ തന്ത്രപ്രധാനമായ ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കോ മുൻഗണന നൽകുന്നതിനായി ഡാറ്റ തരംതിരിക്കാനും തിരിച്ചറിയാനും വിലയിരുത്താനും ഇമേജ് വിശകലനം ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കും. ഇമേജുകൾക്കുള്ളിലെ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകളുടെ ദ്രുത വിശകലനത്തിനും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള തീരുമാനമെടുക്കൽ ജോലികളിൽ വിലപ്പെട്ട സമയം ലാഭിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോയേക്കാവുന്ന ട്രെൻഡുകളോ ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രശ്നങ്ങളോ കണ്ടെത്താൻ കമ്പനികളെ ഇമേജ് വിശകലനം സഹായിക്കും.
ഭാവിയിൽ ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റങ്ങളുടെയും വിപണി സാഹചര്യങ്ങളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ എന്ത് സംഭവിക്കുമെന്ന് അവർക്ക് ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്ന പ്രവചന മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പോലുള്ള ഇമേജ് വിശകലന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ശക്തി ഓർഗനൈസേഷനുകൾ കൂടുതലായി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ സമയത്ത്, മാർക്കറ്റ് അനലിറ്റിക്‌സ് ടീമുകൾ എതിരാളികളുടെ വെബ്‌സൈറ്റുകൾ, ഡിജിറ്റൽ ചാനലുകൾ തുടങ്ങിയ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് അവർ ശേഖരിച്ച ചിത്രങ്ങളിലൂടെ നിരന്തരം സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു. ശരിയായ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, വ്യവസായത്തിലെ മറ്റുള്ളവരെക്കാൾ മത്സരാധിഷ്ഠിത മുൻതൂക്കം നൽകുന്ന പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുമായോ സേവനങ്ങളുമായോ ഉപഭോക്താക്കൾ എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നുവെന്ന് ഈ ടീമുകൾക്ക് വേഗത്തിൽ നിർണ്ണയിക്കാനാകും.
മുമ്പെന്നത്തേക്കാളും വേഗത്തിൽ വളർച്ചയും പുരോഗതിയും ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്ന മൂല്യവത്തായ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലേക്ക് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ആക്‌സസ് നൽകുന്നതിലൂടെ ഇമേജ് വിശകലനം ഇന്നത്തെ ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഒരു അവിഭാജ്യ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
ഇമേജ് അനാലിസിസ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
വലിയ അളവിലുള്ള ഇമേജ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും അതിൽ നിന്ന് ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനുമുള്ള കാര്യക്ഷമമായ മാർഗമാണ് ഇമേജ് വിശകലനം. ഒരു ഇമേജിന്റെ അർത്ഥം നിർണ്ണയിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇമേജ് വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ തുടങ്ങിയ വിവിധ ജോലികൾക്കായി ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. ഈ വിഭാഗത്തിൽ, ഇമേജ് വിശകലനം എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും അതിന്റെ ചില പ്രയോഗങ്ങളും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും.
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സ്റ്റോപ്പ് മോഷൻ സ്റ്റോറിബോർഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്നു
ഞങ്ങളുടെ വാർത്താക്കുറിപ്പ് സബ്‌സ്‌ക്രൈബുചെയ്‌ത് മൂന്ന് സ്റ്റോറിബോർഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ സൗജന്യ ഡൗൺലോഡ് നേടൂ. നിങ്ങളുടെ കഥകൾ സജീവമാക്കിക്കൊണ്ട് ആരംഭിക്കുക!
ഞങ്ങളുടെ വാർത്താക്കുറിപ്പിനായി ഞങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഇമെയിൽ വിലാസം മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയും നിങ്ങളെ ബഹുമാനിക്കുകയും ചെയ്യും സ്വകാര്യത
ചിത്ര വിഭജനം
ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നത് ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ഒരു ശാഖയാണ്, അതിൽ ഒരു ഇമേജ് ഒന്നിലധികം സെഗ്‌മെന്റുകളായി അല്ലെങ്കിൽ റീജിയണുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു, അത് ഒരുമിച്ച് മുഴുവൻ ചിത്രവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഓരോ സെഗ്‌മെന്റും ചിത്രത്തിനുള്ളിൽ താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു മേഖലയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, മാത്രമല്ല അവയെ ഒരു പ്രത്യേക വസ്തുവായി കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യാം. ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ പ്രാതിനിധ്യം ലളിതമാക്കുകയും കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ അർത്ഥവത്തായതും വിശകലനം ചെയ്യാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ ഒന്നാക്കി മാറ്റുക എന്നതാണ് സെഗ്മെന്റേഷന്റെ ലക്ഷ്യം. അനാട്ടമിക് ഘടനകളെ തിരിച്ചറിയുന്നത് മുതൽ രോഗത്തിന്റെ പുരോഗതി നിരീക്ഷിക്കുന്നത് വരെയുള്ള വിവിധ ജോലികൾക്കായി മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിൽ സെഗ്മെന്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, സെഗ്മെന്റേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റഡ് നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങളിലെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളാണ്, കൂടാതെ റോബോട്ടിക് നാവിഗേഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്കും ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തലിനും ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
സെഗ്മെന്റേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ സാധാരണയായി പിക്സൽ അധിഷ്ഠിത രീതികൾ അല്ലെങ്കിൽ വർഗ്ഗീകരണം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഒരു ചിത്രത്തെ പ്രത്യേക സെഗ്‌മെന്റുകളായി വിഭജിക്കാൻ പിക്സൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികൾ നിറം അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്ചർ പോലുള്ള സൂചനകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പകരമായി, വർഗ്ഗീകരണ-അധിഷ്ഠിത രീതികൾ പിക്‌സലുകളെ ഉചിതമായ സെഗ്‌മെന്റുകൾ/ഒബ്ജക്റ്റുകൾ ആയി സ്വയമേവ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിന് ആകൃതി അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്ചർ പോലുള്ള വിവരണാത്മക സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിഭാഗങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
പിക്സൽ അധിഷ്ഠിത സെഗ്മെന്റേഷൻ സാധാരണയായി ഒരു പ്രദേശത്തെ മുഴുവൻ ആഗോള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ശരാശരി മൂല്യം) കണക്കാക്കി അവയുടെ തീവ്രത അല്ലെങ്കിൽ കോൺട്രാസ്റ്റ് മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒബ്ജക്റ്റുകളെ വേർതിരിക്കാനാണ് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. അൽഗോരിതം പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് വർഗ്ഗീകരണ-അടിസ്ഥാന സമീപനങ്ങൾക്ക് പലപ്പോഴും മാനുവൽ ഇൻപുട്ടും ലേബലിംഗും ആവശ്യമാണ്; എന്നിരുന്നാലും പിക്സൽ മൂല്യങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് വിജയകരമായി വേർപെടുത്താൻ കഴിയാത്ത വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളോ അജ്ഞാതമായ ഡാറ്റാ തരങ്ങളോ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ രീതികൾ വളരെ ശക്തമാണ്.
ചിത്രത്തിന്റെ വർഗ്ഗീകരണം
തന്നിരിക്കുന്ന ചിത്രത്തിലെ ക്ലാസുകൾ പ്രവചിക്കാനും ലേബൽ ചെയ്യാനും കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം. ഈ പ്രക്രിയയിൽ, ലേബൽ ചെയ്ത പരിശീലന ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു "ശേഖരം" ഒരു ലേണിംഗ് അൽഗോരിതത്തിലേക്ക് ഇൻപുട്ടായി വർത്തിക്കുന്നത് സാധാരണമാണ്. ഈ പരിശീലന ചിത്രങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് വലുപ്പം, ആകൃതി, നിറം തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മാനുവൽ ലേബലിംഗുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ ഈ സാങ്കേതികത അനുവദിക്കുന്നു, ഇവിടെ തെറ്റായ വർഗ്ഗീകരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ലേബലിംഗ് പിശകുകൾ കാരണം മനുഷ്യർക്ക് തെറ്റുകൾ സംഭവിക്കാം.
ഒരു അജ്ഞാത ഇമേജ് നൽകിയാൽ, നിലവിലുള്ള ഒരു ക്ലാസിഫയർ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും, അത് ഈ നിർദ്ദിഷ്ട ഇൻപുട്ടിനെ വ്യതിരിക്തമായ ക്ലാസുകളുടെ മുൻനിശ്ചയിച്ച എണ്ണം അനുസരിച്ച് ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് വിഭാഗം നൽകുന്നു. ബയോമെട്രിക്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ കഴിവുകൾ നൽകുന്ന ഓട്ടോണമസ് കാർ ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ മുതൽ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ വരെ ഇതിന്റെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിലൂടെ കൃത്യമായ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉള്ളത്, കൂടുതൽ വിശകലനത്തിനായി വലിയ സർക്കാർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ നമ്മുടെ പരിസ്ഥിതിയിലേക്ക് കാര്യമായ കൂടുതൽ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകാൻ കഴിയും - പ്രത്യേകിച്ച് ഒബ്‌ജക്റ്റുകളുടെ തരങ്ങളും റീട്ടെയിൽ വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ വിനോദ വിശകലനം പോലുള്ള ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധത്തിൽ.
ജിപിയു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് മുതൽ വിവിധ രൂപത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് വരെ സമാന്തര പ്രോസസ്സിംഗ് നേടുന്നതിന് - AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനോ ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ മേഖലയിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാനോ എണ്ണമറ്റ വഴികളുണ്ട്; മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിന് ഗവേഷകരെ പരമാവധി സാധ്യതകളിൽ പൂർണ്ണമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ഇപ്പോഴും ചില തടസ്സങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, ഈ രീതികൾ ഇപ്പോഴും സജീവമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യപ്പെടുകയും ഗവേഷണം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ അവ എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കണമെന്ന് മനസിലാക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ സമഗ്രമായ ഗ്രാഹ്യവും അതുപോലെ തന്നെ ബ്ലോക്‌ചെയിൻ അല്ലെങ്കിൽ സെർവർ-ലെസ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പോലുള്ള ഉയർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളെക്കുറിച്ചുള്ള അടുത്ത പശ്ചാത്തലവും ഉള്ളതിനാൽ നടപ്പാക്കൽ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി പൈത്തൺ പോലുള്ള സ്‌ക്രിപ്റ്റിംഗ് ഭാഷകൾ പോലുള്ള ബാക്ക് എൻഡ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് രീതികൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ശക്തമായ സാങ്കേതിക പരിജ്ഞാനം ആവശ്യമാണ്. നടപ്പാക്കലുകൾ
വസ്തു കണ്ടെത്തൽ
ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ എന്നത് ഒരു ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ വിശകലനത്തിൽ കൃത്യത ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ അധിഷ്ഠിത സാങ്കേതികവിദ്യയും സാങ്കേതികതയുമാണ്. എളുപ്പത്തിൽ തിരിച്ചറിയുന്ന ചിത്രങ്ങളിലെ വസ്തുക്കളെയും അവയുടെ സവിശേഷതകളെയും തിരിച്ചറിയാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വിവിധ സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഫോറൻസിക്‌സ്, മെഡിക്കൽ സയൻസ്, ഇൻഡസ്ട്രിയൽ ഓട്ടോമേഷൻ, ഫേഷ്യൽ ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഇൻസ്പെക്ഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ തുടങ്ങി നിരവധി മേഖലകളിൽ ഇത് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ എന്നത് ഒരു ഇമേജിലെ നിർദ്ദിഷ്ട ഒബ്‌ജക്റ്റുകളുടെ വലുപ്പവും ആകൃതിയും മറ്റ് ഗുണങ്ങളും നിർണ്ണയിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയോ ശേഖരിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ തരത്തിലുള്ള ഇമേജ് വിശകലനത്തിൽ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ അവയുടെ നിറം, ഘടന അല്ലെങ്കിൽ ഒരുമിച്ച് സ്ഥാപിക്കുമ്പോൾ അവ സൃഷ്ടിക്കുന്ന രൂപങ്ങൾ എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരിച്ചറിയുന്നത് ഉൾപ്പെടാം. ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇന്നത്തെ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ചുമതല വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു.
ഒരു ഇമേജ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ദൃശ്യമാകുന്ന ഓരോ ഒബ്ജക്റ്റിനെയും അതിന്റെ അസൈൻ ചെയ്ത ആട്രിബ്യൂട്ട് ലേബലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് ഇവിടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം. പരിശീലനം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ ടാർഗെറ്റ് ഒബ്‌ജക്റ്റിന്റെയും സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ച് കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾക്കായി 'നല്ല' ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ ധാരാളം ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അൽഗോരിതം മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. പരിശീലനം പൂർത്തിയാകുകയും പ്രവചനം വിജയിക്കുകയും ചെയ്‌തതിന് ശേഷം, ഒരു നിശ്ചിത ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഫലം മുൻ പഠനങ്ങളിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച ഫലങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന അനുമാനം പോലുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരും.
ഇന്ന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇത്തരത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് ഹാർഡ്‌വെയർ സജ്ജീകരണത്തിൽ ലഭ്യമാകുന്നതിന് മുമ്പ് പരമ്പരാഗത രീതികൾ നൽകുന്നതിനേക്കാൾ കുറഞ്ഞ സമയപരിധിക്കുള്ളിൽ കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിന് ഒന്നിലധികം ലെയറുകളെ അനുവദിക്കുന്നതിന് ഡീപ് ലേണിംഗ് (ഡിഎൽ) അൽഗോരിതം പോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യ സഹായിക്കുന്നു. ആത്യന്തികമായി ഇത് ഡീപ് ലേണിംഗ് പോലുള്ള എഐ സഹായ മാർഗ്ഗങ്ങളെ പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങളേക്കാൾ ആകർഷകമാക്കുന്നു, കാരണം അവ തത്സമയ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഔട്ട്പുട്ട് എളുപ്പത്തിൽ ഉത്പാദിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന കാര്യക്ഷമമായ ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ കൃത്യത മെട്രിക്‌സ് നൽകുമ്പോൾ പിശകുകൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു.
ഇമേജ് വിശകലനത്തിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ
ഇമേജ് വിശകലനം എന്നത് അതിന്റെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ മെത്തഡോളജികൾ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് അർത്ഥവത്തായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ്. മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, റിമോട്ട് സെൻസിംഗ് എന്നിങ്ങനെ വിവിധ മേഖലകളിൽ ഈ പ്രക്രിയ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഭാഗ്യവശാൽ, ഇമേജ് വിശകലനത്തിനായി വിവിധതരം ടൂളുകൾ ലഭ്യമാണ്, ഇത് പ്രക്രിയ എളുപ്പവും കാര്യക്ഷമവുമാക്കുന്നു. ഇമേജ് വിശകലനത്തിന് ലഭ്യമായ ചില ടൂളുകൾ നോക്കാം.
ഓപ്പൺസിവി
ഓപ്പൺസിവി പ്രധാനമായും തത്സമയ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയെ ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു ലൈബ്രറിയാണ്. ഇത് വിവിധ വിൻഡോകൾ, ലിനക്സ്, പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, മറ്റ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത് ഇമേജ് വിശകലനത്തിനും ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾക്കും പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. OpenCV-യുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഏരിയകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു: കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം, മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, മോഷൻ ട്രാക്കിംഗ്, സെഗ്മെന്റേഷൻ, റെക്കഗ്നിഷൻ.
ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ, ഓട്ടോമാറ്റിക് ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ശക്തമായ ടൂളുകളുടെ വിപുലമായ ശ്രേണി ഓപ്പൺസിവി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. പൊതുവായ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്ന ഒരു സജീവ കമ്മ്യൂണിറ്റി ഇതിന് ഉണ്ട്. C++, Java അല്ലെങ്കിൽ Python തുടങ്ങിയ നിരവധി പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന തരത്തിലാണ് ലൈബ്രറി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ഡെവലപ്പർമാരെ അവർക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഭാഷകളിൽ ചിത്രങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ലൈബ്രറി പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അതുവഴി വികസന സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു. ഓപ്പൺസിവി ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയെയും (2D, 3D രൂപീകരണത്തിലെ ഇമേജുകൾ പോലെയുള്ളവ) പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഇന്ന് ലഭ്യമായ എല്ലാ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ലൈബ്രറികളിലും ഏറ്റവും വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
OpenCV-യിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ ഇവയാണ്:
- ഇമേജ് ഫിൽട്ടറിംഗ്
- ഒബ്ജക്റ്റ് സെഗ്മെന്റേഷൻ
- സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ
- ഫീച്ചർ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും വർഗ്ഗീകരണവും
- ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗും ചലന വിശകലനവും
പഠിക്കുന്ന വസ്തുക്കൾക്കായുള്ള 3D പുനർനിർമ്മാണം
കുറഞ്ഞ മെമ്മറി ഉപഭോഗം, മിക്ക പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലും (പ്രത്യേകിച്ച് ഉൾച്ചേർത്തവ), ഓപ്പൺഎംപിഐ/എംപിഐ4പി പോലുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾക്കിടയിൽ പോർട്ടബിലിറ്റി പോലുള്ള പ്രയോജനകരമായ സവിശേഷതകൾ കാരണം വ്യാവസായിക ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വിഷ്വൽ ഇൻസ്പെക്ഷനായി ഇതിന്റെ ഉപകരണങ്ങൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിന്റെ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ലൈസൻസ് റോയൽറ്റി പേയ്‌മെന്റുകളോ കമ്പനികളിൽ നിന്നോ ഗണിതശാസ്ത്രം പോലുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകളിൽ നിന്നോ ലൈസൻസുകളോ ഇല്ലാതെ ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഇത് കൂടുതൽ ആകർഷകമാക്കുന്നു.
ടെൻസോർഫ്ലോ
ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ലൈബ്രറിയാണ് ടെൻസർഫ്ലോ. ഇമേജ് അനാലിസിസ് മോഡലുകൾ പോലെയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന സംവിധാനങ്ങൾ, ഒരു ചിത്രം പോലുള്ള ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ന്യൂറോണുകളുടെ ഒന്നിലധികം പാളികൾ കൊണ്ട് നിർമ്മിച്ചതാണ്. കാഴ്ചയിലും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണത്തിലും മറ്റ് മേഖലകളിലും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന അത്യാധുനിക ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ വികസിപ്പിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും ടെൻസർഫ്ലോ ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
TensorFlow ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രധാന നേട്ടം, ശക്തമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു എളുപ്പവഴി ഇത് പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു എന്നതാണ്. MacOS, Windows, Linux, മൊബൈൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ എന്നിവയിലുടനീളമുള്ള വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെയും TensorFlow പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. കൂടാതെ ഇത് ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ആയതിനാലും സമ്പന്നമായ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണയുള്ളതിനാലും, ചക്രങ്ങൾ പുനർനിർമ്മിക്കാതെയും ആദ്യം മുതൽ കോഡ് ഡീബഗ്ഗിംഗിനായി അധിക സമയം ചെലവഴിക്കാതെയും നിങ്ങളുടെ വികസന പ്രക്രിയയിൽ നിലവിലുള്ള ടൂളുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം.
ആദ്യം മുതൽ പുതിയ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനു പുറമേ, ടെൻസർഫ്ലോ, പ്രത്യേക പ്രശ്ന സെറ്റുകളിൽ ട്രാൻസ്ഫർ ലേണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഫൈൻ-ട്യൂണിങ്ങിനായി മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്ന നിലവിലുള്ള അറിവ് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, പ്രത്യേക പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഇഷ്‌ടാനുസൃത പരിഹാരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കുന്നത് ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഈ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി കയ്യിലുണ്ടെങ്കിൽ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് മുമ്പത്തേക്കാളും വേഗത്തിൽ വ്യത്യസ്ത ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണം ആരംഭിക്കാൻ കഴിയും - ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ അവ ലഭ്യമാക്കുകയും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഒട്ടും സമയമില്ല
Google ക്ലൗഡ് വിഷൻ
ചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും മൂല്യവത്തായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടാനും ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ശക്തമായ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപകരണമാണ് Google ക്ലൗഡ് വിഷൻ. ഇത് Google ഫോട്ടോസ് ഉപയോഗിക്കുന്ന അതേ സാങ്കേതികവിദ്യയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് വിശ്വസനീയവും ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പവുമാക്കുന്നു. ഈ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത ഉപകരണം ബിസിനസുകളെ വലിയ അളവിലുള്ള ചിത്രങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മുഖങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ടെക്സ്റ്റ് എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു.
ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് വിഷന്റെ മറ്റൊരു മികച്ച സവിശേഷത, മൃഗങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ പോലുള്ള വിവിധ വിഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാനുള്ള അതിന്റെ കഴിവാണ്. "ലോഗോ ഡിറ്റക്ഷൻ" ഫീച്ചർ ഉപയോഗിച്ച്, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വിശദമായ ട്രാക്കിംഗിനും വിശകലന വിവരങ്ങൾക്കുമായി Facebook അല്ലെങ്കിൽ Instagram പോലുള്ള ബ്രാൻഡുകളുമായി കണക്റ്റുചെയ്യാനാകും. "ലാൻഡ്‌മാർക്ക് ഡിറ്റക്ഷൻ" ഫീച്ചർ ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ ചുറ്റുമുള്ള ലാൻഡ്‌മാർക്കുകൾ കണ്ടെത്താനും അവരുടെ പ്രാദേശിക സംസ്കാരം തൽക്ഷണം നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.
ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ കഴിവുകൾ കൂടാതെ, Google ക്ലൗഡ് വിഷൻ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വികാര വിശകലനവും ഇമേജുകൾക്കുള്ള ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് അടിക്കുറിപ്പ് ഉപകരണവും നൽകുന്നു - തൽക്ഷണ വിശകലനത്തിന് അനുയോജ്യമാണ്! കൂടാതെ, ഈ ഉപകരണം ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ പ്രായം, ലിംഗഭേദം തുടങ്ങിയ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനാൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ആവശ്യങ്ങൾക്ക് മികച്ച ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ കഴിവുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. അവസാനമായി, കീവേഡ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ കഴിവുകൾ, പിന്നീടുള്ള പ്രോസസ്സുകളിലോ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലോ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന പ്രസക്തമായ കീവേഡുകൾ കണ്ടെത്തുമ്പോൾ ഇൻപുട്ട് ഇമേജുകളിലൂടെ വേഗത്തിൽ സ്കാൻ ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
ഉപസംഹാരമായി, മുമ്പെന്നത്തേക്കാളും കാര്യക്ഷമമായി തങ്ങളുടെ ചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടൂൾ തിരയുമ്പോൾ Google ക്ലൗഡ് വിഷൻ ഒരു മികച്ച ഓപ്ഷനാണ്!
തീരുമാനം
ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് ഇമേജ് വിശകലനം. മെഡിസിൻ, ഓട്ടോമോട്ടീവ്, ഫോട്ടോഗ്രാഫി തുടങ്ങി വിവിധ മേഖലകളിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഇമേജ് വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ നിരവധിയാണ് കൂടാതെ സമയവും പണവും പരിശ്രമവും ലാഭിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഇമേജ് വിശകലനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ, അത് എന്താണെന്നും അത് നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ പ്രയോജനം ചെയ്യാമെന്നും ഞങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു. വിവിധ തരത്തിലുള്ള വിശകലനങ്ങളും വിജയകരമായ ഇമേജ് വിശകലനത്തിനുള്ള മികച്ച രീതികളും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ഉപസംഹാരമായി, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വിവരങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് ഇമേജ് വിശകലനം എന്ന് വ്യക്തമാണ്.
ചുരുക്കം
നിങ്ങളുടെ കോഫിക്കുള്ള റോസ്റ്റുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന സ്വാദും ശക്തിയും നിങ്ങളുടെ പ്രാദേശിക മുൻഗണനകളും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത റോസ്റ്ററുകൾ വൈവിധ്യമാർന്ന പേരുകളും വർണ്ണ വിഭാഗങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ പൊതുവേ, ഇളം റോസ്റ്റുകൾക്ക് നേരിയ സ്വാദും അൽപ്പം ഉയർന്ന കഫീൻ ഉള്ളടക്കവും ഉണ്ടായിരിക്കും, അതേസമയം ഇരുണ്ട റോസ്റ്റുകൾ കുറഞ്ഞ അസിഡിറ്റിയിൽ കൂടുതൽ കയ്പേറിയതാണ്. ഓരോന്നിന്റെയും ജനപ്രിയ തരങ്ങളിൽ ലൈറ്റ് സിറ്റി, ഹാഫ് സിറ്റി, കറുവപ്പട്ട, സിറ്റി, അമേരിക്കൻ, ബ്രേക്ക്ഫാസ്റ്റ്, ഫുൾ സിറ്റി, ഹൈ കോണ്ടിനെന്റൽ ന്യൂ ഓർലിയൻസ് യൂറോപ്യൻ എസ്പ്രെസോ വിയന്നീസ് ഇറ്റാലിയൻ ഫ്രഞ്ച് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. നിങ്ങൾ ലൈറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഡാർക്ക് കോഫി ബീൻസ്-അല്ലെങ്കിൽ അതിനിടയിൽ എവിടെയെങ്കിലും - വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് ചോദിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക, അതുവഴി നിങ്ങൾ തിരയുന്നത് കൃത്യമായി നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും!
കൂടുതൽ വായനയ്ക്ക്
ഉൾക്കാഴ്ച നേടുന്നതിനും ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിനുമായി ഇമേജ് വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം മുതൽ സുരക്ഷ വരെയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന വ്യവസായങ്ങളിൽ കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലുണ്ട്. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഇനിപ്പറയുന്ന ഉറവിടങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക:
ലേഖനങ്ങളും ട്യൂട്ടോറിയലുകളും
ഒറാക്കിളിന്റെ "ചിത്ര വിശകലനം: എന്താണ് അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം"
കെന്റ് വുഡാർഡിന്റെ "ചിത്ര വിശകലനത്തെക്കുറിച്ച് ഒന്നും അറിയാത്ത ആളുകൾക്ക് ഇമേജ് വിശകലനത്തിന് ഒരു ആമുഖം"
വിക്ടർ ചാർപെനെയുടെ "മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഇമേജ് വിശകലനവും പ്രോസസ്സിംഗും മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള 8 ഘട്ടങ്ങൾ"
പുസ്തകങ്ങളും പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളും
-ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്: മിലൻ സോങ്ക മറ്റുള്ളവരുടെ തത്വങ്ങളും പ്രയോഗങ്ങളും.
-കമ്പ്യൂട്ടർ ആൻഡ് മെഷീൻ വിഷൻ – തിയറി, അൽഗോരിതംസ്, പ്രാക്ടിക്കലിറ്റികൾ (4th Ed.) by ER Davies
-ഓപ്പൺസിവി ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഡിജിറ്റൽ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് - ഗ്രന്ഥസൂചിക (Ver 4.1) സമാഹരിച്ചത് ഡേവിഡ് ഡാർദാസ് വെബിനാറുകളും പോഡ്‌കാസ്റ്റുകളും
-കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ത്രൂ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വെബിനാർ ഹോസ്റ്റുചെയ്യുന്നത് ട്രീഹൗസ് AI ആണ്
-ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാന പോഡ്‌കാസ്‌റ്റ് ഇമേജ് വിശകലന രീതിയും നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഇത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന മറ്റ് നിരവധി പുസ്തകങ്ങളും ലേഖനങ്ങളും വെബിനാറുകളും പോഡ്‌കാസ്റ്റുകളും വർക്ക്‌ഷോപ്പുകളും മറ്റ് ഉറവിടങ്ങളും ലഭ്യമാണ്.
ഹായ്, ഞാൻ കിം ആണ്, മാധ്യമ സൃഷ്ടിയിലും വെബ് വികസനത്തിലും പശ്ചാത്തലമുള്ള ഒരു അമ്മയും സ്റ്റോപ്പ്-മോഷൻ പ്രേമിയുമാണ്. ഡ്രോയിംഗിലും ആനിമേഷനിലും എനിക്ക് വലിയ അഭിനിവേശമുണ്ട്, ഇപ്പോൾ ഞാൻ ആദ്യം സ്റ്റോപ്പ്-മോഷൻ ലോകത്തേക്ക് ഡൈവിംഗ് ചെയ്യുന്നു. എന്റെ ബ്ലോഗിലൂടെ, ഞാൻ എന്റെ പഠനങ്ങൾ നിങ്ങളുമായി പങ്കിടുന്നു.
