ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- ၎င်းသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို အသုံးပြုနည်း
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ရုပ်ပုံများမှ အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းကို ပတ်ဝန်းကျင်ပြောင်းလဲမှုများကို ခြေရာခံခြင်းမှ မျက်နှာမှတ်မိခြင်းအထိ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအထိ ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်အား ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအကြောင်း အကျဉ်းချုံးနှင့် ၎င်းကို သင်မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း မိတ်ဆက်ပေးပါမည်။ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ ရရှိနိုင်သော မတူညီသောနည်းပညာများနှင့် ကိရိယာများနှင့် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အသုံးချပရိုဂရမ်များကို အကျုံးဝင်ပါမည်။
ဒီပို့စ်မှာကျွန်တော်ဖော်ပြမှာပါ။
ပုံရိပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏အဓိပ္ပာယ်
ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ထိုးထွင်းသိမြင်ရန်အသုံးပြုသည့် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ် ပုံများ။ ဆေးပညာ၊ သိပ္ပံနည်းကျ သုတေသန၊ စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း နှင့် အခြားနယ်ပယ်များစွာတွင် အသုံးများသည်။
အခြေခံအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံ၏အကြောင်းအရာနှင့်ပတ်သက်သော အချက်အလက်များကို ရယူရန် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံတစ်ပုံ၏ အရွယ်အစား၊ ပုံသဏ္ဍာန်၊ ပြင်းထန်မှု/တောက်ပမှုကဲ့သို့သော ပုံတစ်ပုံ၏ အရည်အသွေး သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည် အရောင် ဖွဲ့စည်းမှုသို့မဟုတ်၎င်း၏ကြမ်းပြင်အစီအစဉ်။
ပုံခွဲထုတ်ခြင်းနှင့် ပိတ်ဆို့ခြင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော spatial transformation techniques ကဲ့သို့သော ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာများစွာ ရှိပါသည်။ edge detectors သို့မဟုတ် border tracing algorithms ကို အသုံးပြု၍ စိတ်ဝင်စားဖွယ် အမှတ်များ သို့မဟုတ် ဒေသများကို ရှာဖွေသည့် အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူသည့် နည်းစနစ်များ၊ အရာဝတ္ထုများကို အမျိုးအစားများ ခွဲခြားပေးသော အမျိုးအစားခွဲခြင်း နည်းစနစ်များ၊ နောက်ခံမှ အရာဝတ္တုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသော အပိုင်းခွဲခြင်းနည်းပညာများ၊ နှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ အရာဝတ္တုများကို အသိအမှတ်ပြုသည့် ပုံစံအသိအမှတ်ပြု အယ်လဂိုရီသမ်များ။
အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်းနှင့် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်မီဒီယာကို အသုံးပြုသည့်အခါ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ပုံတစ်ပုံ သို့မဟုတ် အုပ်စုတစ်ခုအတွင်း သတ်မှတ်ထားသော နယ်နိမိတ်များကြား ဆက်စပ်မှုများကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် သိပ္ပံသုတေသနအတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ ဤနည်းပညာကို လူနာများမှ ထုတ်ယူထားသော စကင်န်ပုံများကို အခြေခံ၍ အမျိုးမျိုးသော အခြေအနေများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ဓာတ်မှန်ဗေဒနှင့် ရောဂါဗေဒ အပါအဝင် အထူးပြုဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များမှလည်း သိသိသာသာ အသုံးချပါသည်။
ပုံအမျိုးအစားများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုသည်မှာ ဒစ်ဂျစ်တယ်ရုပ်ပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်းဖြစ်သည်။ အရာဝတ္ထုကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ ပုံသဏ္ဍာန်တိုင်းတာခြင်း၊ ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ မြင်ကွင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း အပါအဝင် ကွဲပြားခြားနားသော ရုပ်ပုံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာ အမျိုးအစားများစွာကို အကျုံးဝင်သော အလွန်ကျယ်ပြန့်သော အသုံးအနှုန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနည်းပညာ အမျိုးအစားများစွာရှိပါသည်။ ပိုအသုံးများသော အချို့သော အရာများ ပါဝင်သည်။
-pixel-based/Spatial Analysis - ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအမျိုးအစားတွင် ဧရိယာများ (အရွယ်အစား၊ ပုံသဏ္ဍာန်) နှင့် သိပ်သည်းဆများ (ဖြန့်ဖြူးမှု) ကို တိုင်းတာရန်အတွက် တစ်ဦးချင်းစီ ပစ်ဇယ်များ သို့မဟုတ် ပစ်ဇယ်အစုအဝေးများကို ကိုယ်တိုင်ရေတွက်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။
-Statistical Analysis - ဤနည်းလမ်းသည် ဆန့်ကျင်ဘက် သို့မဟုတ် တောက်ပမှုကဲ့သို့သော ပုံတစ်ခုအတွင်းရှိ ဒေသများနှင့် ဆက်စပ်နေသော အင်္ဂါရပ်များကို အကဲဖြတ်ရန် ကိန်းဂဏန်းနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုသည်။
-Machine Learning/Artificial Intelligence - Artificial Intelligence (AI) algorithms သည် အရာဝတ္ထုကို ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် အာရုံကြောကွန်ရက်များ (CNNs) ကို အသုံးပြု၍ အားကောင်းသည့် အလိုအလျောက် ပုံထွက်လုပ်ဆောင်ခြင်း လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
-Texture Analysis - ဤနည်းပညာသည် ပုံတစ်ပုံအတွင်းမှ ဒြပ်စင်များ မည်ကဲ့သို့ ပျံ့နှံ့နေသည်ကို တိုင်းတာသည်— ကြီးမားသော ဧရိယာရှိ မီးခိုးရောင်အဆင့်များ သို့မဟုတ် အရောင်များ ကွဲပြားမှုကို တိုင်းတာသည်။
-Histogram ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း - Histogram ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပုံတစ်ပုံအတွင်း ဆန့်ကျင်ဘက်၊ တောက်ပမှု၊ အရောင်အသွေးနှင့် ရွှဲရွှဲကဲ့သို့သော ပုံရိပ်တစ်ခုအတွင်း ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ဖြန့်ဝေမှုများကို တိုင်းတာခြင်းပါဝင်သည်။
-Filtering Techniques - စီစစ်ခြင်းနည်းပညာများသည် အခြားသူများကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် array ၏ အချို့သောအစိတ်အပိုင်းများကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ပေးသည့် စီမံဆောင်ရွက်ထားသော ပြင်းထန်မှု ခင်းကျင်းတစ်ခုလုံးတွင် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်ပါသည်။ ဤမလိုလားအပ်သော ဧရိယာများပေါ်တွင် ချောမွေ့အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အစွန်းများကို မြှင့်တင်ရန် သို့မဟုတ် ပုံရိပ်တစ်ခုမှ ဆူညံသံများကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် စစ်ထုတ်မှုများကို မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည်။
-Fourier Transform Techniques - ဤနည်းလမ်းသည် input frame တွင်ရှိသော frequency ranges နှင့်/or orientations များအပေါ် အခြေခံ၍ ပုံများကို အစိတ်အပိုင်းများစွာသို့ ပြိုကွဲစေသည့် Fourier အသွင်ပြောင်းမှုများကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ဖရိန်ရှိ အခြားအစိတ်အပိုင်းများနှင့် ယေဘုယျအသွင်အပြင်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် သီးခြားလက္ခဏာများရှိသည့် အစိတ်အပိုင်းများနှင့် အရာဝတ္ထုများကို သီးခြားခွဲထုတ်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
Image Analysis ၏အကျိုးကျေးဇူးများ
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံများမှ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် အဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် မီဒီယာမှ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ ဆေးသုတေသနမှ မျက်နှာမှတ်မိခြင်းအထိ၊ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်များစွာကို အကျိုးပြုနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးကို မြှင့်တင်ရန် မည်သို့အသုံးပြုနိုင်သည်ကို လေ့လာပါမည်။
တိုးတက်လာသောဖောက်သည်အတွေ့အကြုံ
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဖောက်သည်များ၏ အတွေ့အကြုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး ကုမ္ပဏီများသည် သုံးစွဲသူများ၏ နှစ်သက်မှုကို လျင်မြန်တိကျစွာ နားလည်နိုင်စေပါသည်။ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ကြော်ငြာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပစ်မှတ်ထားရန် သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များအတွက် စိတ်ကြိုက်အကြောင်းအရာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် လူဦးရေစာရင်း၊ တည်နေရာများနှင့် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံများမှဒေတာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့်အပြင် ကုမ္ပဏီအတွက် အရောင်းလည်း တိုးလာနိုင်သည်။
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ ၎င်းတို့၏ပုံများ၏ ဆက်စပ်မှုကို ကောင်းစွာနားလည်ရန်လည်း ကူညီပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အရောင်အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် ကုမ္ပဏီများကို ပုံတစ်ပုံတွင် အရောင်များခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့သည် ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်နေပုံကို ဆုံးဖြတ်နိုင်စေပါသည်။ ဤအချက်အလက်သည် ဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်း သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်တစ်ခုခုနှင့်ပတ်သက်သည့် သုံးစွဲသူများ၏ အပြုအမူများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ရုပ်ပုံတစ်ခုရှိ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန်နှင့် ၎င်းတို့နှစ်သက်သော အရာများပေါ်အခြေခံ၍ သုံးစွဲသူများ၏ နှစ်သက်ရာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်သဘောပေါက်ရန် အရာဝတ္ထုများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တိကျမှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ဒေတာများကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ စုဆောင်းနိုင်စေပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်များ၏ စိတ်ကြိုက်များကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကြိုးပမ်းရာတွင် ရာနှင့်ချီသော ပုံများကို ကိုယ်တိုင်သုံးသပ်ရန် မလိုအပ်တော့ပါ။ ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမှ တိကျသောရလဒ်များကို ရရှိနေသေးသော်လည်း ထိရောက်မှု သိသိသာသာတိုးတက်စေသည့် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ သုံးစွဲသူများသည် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော ကြော်ငြာများကို ယခင်ကထက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိစေပြီး ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှု တိုးမြင့်လာသည်။
ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှု တိုးမြင့်ခြင်းအပါအဝင် လုပ်ငန်းများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ လက်စွဲ သို့မဟုတ် စာသားအခြေခံနည်းလမ်းများကို အားကိုးမည့်အစား ပုံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဒေတာဝင်ရောက်မှုအမှားများကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်ပြီး ပေးထားသည့်လုပ်ငန်းအတွက် လုပ်ဆောင်ချိန်ကို မြန်ဆန်စေသည်။
ရုပ်ပုံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် အချက်အလက် အများအပြားကို ကိုယ်တိုင် ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာရန် လိုအပ်မှုကိုလည်း ဖယ်ရှားပေးပါသည်။ ယင်းအစား၊ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုသည် သက်ဆိုင်ရာဒေတာကို လျင်မြန်စွာရှာဖွေနိုင်ပြီး လူသားများက အလွယ်တကူအဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်သော ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး လူသားအမှား သို့မဟုတ် ကြီးကြပ်မှုကြောင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ငွေကုန်ကြေးကျများသောအမှားများကို လျှော့ချပေးသည်။
ထို့အပြင်၊ ရုပ်ပုံပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် မယုံနိုင်လောက်အောင် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများကို လျင်မြန်စွာ ဖော်ထုတ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး လူသည် နာရီပေါင်း ထောင်နှင့်ချီ၍ အချိန်ယူရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းသည် တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း တိုးမြှင့်စေပြီး လုပ်သားစရိတ်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးသည်။ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည်လည်း အဖွဲ့အစည်းများအား ရိုးရာနည်းလမ်းများဖြင့် ၎င်းတို့လွဲချော်သွားနိုင်သည့် လမ်းကြောင်းများကို တွက်ချက်နိုင်စေပြီး ၎င်းတို့အား ယခင်ကထက် ပိုကောင်းသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို တိုးမြင့်စေပြီး ဒေတာဝင်ရောက်မှုဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချနိုင်ပြီး အလုပ်သမားစရိတ်များကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုနှင့် သမားရိုးကျနည်းလမ်းများ တစ်ခုတည်းကို အသုံးပြု၍ ရရှိနိုင်သည့် အရာများထက် ပိုမိုကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများမှ ရရှိသည့် ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း။
ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အထောက်အကူပြုရန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး အဖွဲ့အစည်းများ၏ အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။ အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာများနှင့် ပတ်သက်သည့် နည်းပညာများဖြင့် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် မတူညီသော အရင်းအမြစ်များမှ ပုံများကို လျင်မြန်စွာ စီစစ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းရှိသည်။ ဒါက သူတို့ကို ချက်ချင်းနီးပါး မှန်ကန်တဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချနိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။
လုပ်ငန်းတာဝန်များ သို့မဟုတ် ဗျူဟာမြောက်ပန်းတိုင်များကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ပုံရိပ်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုသည် အဖွဲ့အစည်းများကို စီရန်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် အကဲဖြတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ရုပ်ပုံများအတွင်း ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကို လျင်မြန်စွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေကာ အဆင့်မြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းများအတွက် တန်ဖိုးရှိသော အချိန်ကို သက်သာစေသည်။ ထို့အပြင်၊ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများကို သတိမပြုမိဘဲ ဖြစ်နေနိုင်သည့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ သို့မဟုတ် ထပ်တလဲလဲ ပြဿနာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။
အဖွဲ့အစည်းများသည် ဖောက်သည်အပြုအမူများနှင့် စျေးကွက်အခြေအနေများနှင့်ပတ်သက်၍ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော အနာဂတ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) အပလီကေးရှင်းများကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာများ၏ စွမ်းအားကို တိုးမြှင့်သုံးစွဲလာကြသည်။ ဤအချိန်တွင်၊ စျေးကွက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဖွဲ့များသည် ပြိုင်ဘက်ဝဘ်ဆိုဒ်များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ချန်နယ်များကဲ့သို့ ရင်းမြစ်များမှ စုဆောင်းထားသော ပုံများကို အဆက်မပြတ်စကင်န်ဖတ်နေပါသည်။ မှန်ကန်သောကိရိယာများဖြင့်၊ ဤအဖွဲ့များသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်ရှိ အခြားသူများထက် ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရစေမည့် လုပ်ဆောင်ချက်ဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် သုံးစွဲသူများသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် မည်ကဲ့သို့ တုံ့ပြန်ပုံကို လျင်မြန်စွာ ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။
တိုးတက်မှုနှင့် တိုးတက်မှုကို ယခင်ကထက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ လှုံ့ဆော်ပေးသည့် အဖိုးတန်ဒေတာကို မောင်းနှင်သည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို အသုံးပြုနည်း
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ရုပ်ပုံဒေတာအများအပြားကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ၎င်းမှအသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတွင် ပုံတစ်ပုံ၏အဓိပ္ပာယ်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကွန်ပျူတာ algorithms ကိုအသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ အရာဝတ္ထုကို မှတ်မိခြင်း၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း နှင့် ရုပ်ပုံ အပိုင်းခွဲခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းမျိုးစုံအတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤကဏ္ဍတွင်၊ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်ပုံနှင့် ၎င်း၏အသုံးချပရိုဂရမ်အချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
သင့်ကိုယ်ပိုင် ရပ်တန့်လှုပ်ရှားမှု ဇတ်လမ်းဘုတ်များဖြင့် စတင်လိုက်ပါ။
ကျွန်ုပ်တို့၏သတင်းလွှာကို စာရင်းသွင်းပြီး storyboard သုံးခုဖြင့် သင့်အခမဲ့ဒေါင်းလုဒ်ကို ရယူလိုက်ပါ။ သင့်ဇာတ်လမ်းများကို အသက်ဝင်စေခြင်းဖြင့် စတင်လိုက်ပါ။
ငါတို့ရဲ့သတင်းလွှာအတွက်မင်းရဲ့အီးမေးလ်လိပ်စာကိုသုံးပြီးမင်းရဲ့လေးစားမှုကိုငါတို့ပဲသုံးလိမ့်မယ် privacy ကို
ရုပ်ပုံ အပိုင်းခွဲခြင်း။
Image segmentation သည် ပုံတစ်ပုံကို အစိတ်အပိုင်းများစွာ သို့မဟုတ် ကဏ္ဍများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည့်အတွက် ပုံတစ်ခုလုံးကို အတူတကွပေါင်းစပ်ထားသည့် အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အပိုင်းတစ်ခုစီသည် ရုပ်ပုံအတွင်းရှိ စိတ်ဝင်စားဖွယ် ဧရိယာကို ကိုယ်စားပြုပြီး ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် သီးခြားအရာဝတ္ထုအဖြစ် ယူဆနိုင်သည်။ အပိုင်းခွဲခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ရုပ်ပုံတစ်ခု၏ ကိုယ်စားပြုမှုကို ပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ရှိပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည့်အရာအဖြစ် ရိုးရှင်းစေရန်နှင့်/သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။ ခွဲထွက်ခြင်းနည်းပညာများကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်းတွင် ခန္ဓာဗေဒဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းမှ ရောဂါ၏တိုးတက်မှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်းအထိ အလုပ်အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုသည်။ ထို့အပြင်၊ ပိုင်းခြားခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အလိုအလျောက်စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များတွင် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများဖြစ်ပြီး စက်ရုပ်လမ်းကြောင်းပြခြင်းလုပ်ငန်းများနှင့် အရာဝတ္တုများကို သိရှိခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ပိုင်းခြားခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ယေဘုယျအားဖြင့် pixel-based နည်းလမ်းများ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းအခြေခံနည်းလမ်းများပေါ်တွင် မူတည်သည်။ Pixel အခြေခံနည်းလမ်းများသည် ပုံတစ်ပုံကို သီးခြားအပိုင်းများခွဲရန် အရောင် သို့မဟုတ် အသွင်အပြင်ကဲ့သို့ ညွှန်ပြမှုများကို အသုံးပြုသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့်၊ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုအခြေခံနည်းလမ်းများသည် pixels များကို သင့်လျော်သောအပိုင်း/အရာဝတ္ထုများအဖြစ် အလိုအလျောက်အုပ်စုဖွဲ့နိုင်ရန် ပုံသဏ္ဍာန် သို့မဟုတ် texture ကဲ့သို့သော သရုပ်ဖော်အင်္ဂါရပ်များကဲ့သို့သော အမျိုးအစားများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
Pixel-based segmentation သည် ပုံမှန်အားဖြင့် အရာဝတ္တုများကို ၎င်းတို့၏ ပြင်းထန်မှု သို့မဟုတ် ဆန့်ကျင်ဘက်တန်ဖိုးများဖြင့် ဒေသတစ်ခုလုံးအတွက် ကိန်းဂဏန်းများ (ဥပမာ၊ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး) တွက်ချက်ခြင်းဖြင့် ခွဲခြားရန် ရည်ရွယ်သည်။ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုအခြေခံချဉ်းကပ်နည်းများသည် algorithm စတင်မလုပ်ဆောင်မီတွင် လူကိုယ်တိုင်ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်း လိုအပ်လေ့ရှိသည်။ သို့သော်လည်း pixel တန်ဖိုးများကိုသာ အသုံးပြု၍ အောင်မြင်စွာ ခွဲခြား၍မရသော ဒေတာအတွဲကြီးများ သို့မဟုတ် အမည်မသိဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် ဤနည်းလမ်းများသည် အလွန်အစွမ်းထက်ပါသည်။
ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုသည်မှာ ပေးထားသောပုံတစ်ခုတွင် အတန်းများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နှင့် အတန်းများကို အညွှန်းတပ်ရန် ကွန်ပျူတာ algorithms ကိုအသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင်၊ သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တွင် ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည့် အညွှန်းတပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးပုံများ "စုဆောင်းခြင်း" ထားရှိခြင်းသည် သာမာန်ဖြစ်သည်။ ဤလေ့ကျင့်ရေးပုံများကို အခြေခံ၍ အရွယ်အစား၊ ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အရောင်ကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ပုံမှထုတ်နုတ်ပြီး ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် လူများသည် အမျိုးအစားခွဲခြားမှု မှားယွင်းခြင်း သို့မဟုတ် တံဆိပ်တပ်ခြင်းအမှားများကြောင့် အမှားများပြုလုပ်နိုင်သည့် လက်စွဲတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များကို ရရှိစေပါသည်။
အမည်မသိပုံတစ်ပုံအား ပေးထားသည့် ကွဲပြားသောအတန်းများ၏ အရေအတွက်အလိုက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ကွဲပြားသောအတန်းများအလိုက် ဤတိကျသော input ကို output အမျိုးအစားကို သတ်မှတ်ပေးမည့် ရှိပြီးသားအမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဥပမာအသုံးပြုမှုအချို့သည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားမောင်းနှင်မှုစနစ်များမှ အရာဝတ္တုများကို မှတ်မိနိုင်စွမ်းများပေးဆောင်သည့် ဇီဝမက်ထရစ်အပလီကေးရှင်းများတွင် မျက်နှာကိုသိရှိခြင်းအထိ ပါဝင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းမှတစ်ဆင့် တိကျသောတံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာရှိခြင်းသည် ထပ်ဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အစိုးရဒေတာအစုံများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် - အထူးသဖြင့် လက်လီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သို့မဟုတ် ဖျော်ဖြေရေးဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော အရာဝတ္ထုအမျိုးအစားများနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာအသုံးချမှုများအကြား ဆက်စပ်မှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို သိသိသာသာ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေပါသည်။
အာရုံကြောကွန်ရက်များကို GPU ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းမှသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံအမျိုးမျိုးအထိ အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းကိုရရှိနိုင်စေရန်အတွက် - တစ်ဦးသည် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည် သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနယ်ပယ်တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်သည့် မရေမတွက်နိုင်သောနည်းလမ်းများရှိပါသည်။ ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုတွင် သုတေသီများသည် ၎င်းတို့အား အမြင့်ဆုံးအလားအလာကို အပြည့်အဝအသုံးချခြင်းမှ တားဆီးထားသော အတားအဆီးအချို့ရှိသော်လည်း၊ အဆိုပါနည်းလမ်းများကို တက်ကြွစွာ စူးစမ်းလေ့လာနေဆဲဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့ကို အကောင်အထည်ဖော်နည်းကို နားလည်ရန် ကွန်ပျူတာအမြင် အယ်လဂိုရီသမ်များအပေါ် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်သဘောပေါက်ရန် လိုအပ်သည့်အပြင် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် Python ကဲ့သို့ scripting languages ကဲ့သို့သော back end engineering ကျင့်ထုံးများ ပါဝင်သော ခိုင်မာသော နည်းပညာဆိုင်ရာ အသိပညာများ လိုအပ်ပါသည်။ အကောင်အထည်ဖော်မှုများ
အရာဝတ္ထု ထောက်လှမ်းခြင်း။
Object detection သည် ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် တိကျသေချာစေရန်အတွက် ကွန်ပျူတာအခြေခံနည်းပညာနှင့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် လွယ်ကူစွာခွဲခြားထားသောပုံများတွင် အရာဝတ္ထုများနှင့် ၎င်းတို့၏ဝိသေသလက္ခဏာများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဆန်းပြားသော အယ်လဂိုရီသမ်အမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် မှုခင်းဆေးပညာ၊ ဆေးသိပ္ပံ၊ စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ်၊ မျက်နှာခွဲခြားခြင်းနှင့် အလိုအလျောက်စစ်ဆေးခြင်းစနစ်များကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များစွာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
Object detection သည် ပုံတစ်ပုံရှိ သီးခြားအရာဝတ္ထုများ၏ အရွယ်အစား၊ ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အခြားဂုဏ်သတ္တိများကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် စုဆောင်းခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ဤပုံသဏ္ဍာန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအမျိုးအစားတွင် ၎င်းတို့၏အရောင်၊ အသွေးအရောင်အသွေးပေါ်အခြေခံ၍ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပေါင်းစည်းထားသောအခါတွင် ၎င်းတို့ဖန်တီးသောပုံစံများပင် ပါဝင်နိုင်သည်။ သင်္ချာမော်ဒယ်များနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ယနေ့ခေတ် ကွန်ပျူတာများအတွက် အလုပ်ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
ဤနေရာတွင် အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ပုံဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ပေါ်လာသည့် အရာတစ်ခုစီကို ၎င်း၏သတ်မှတ်ပေးထားသည့် အရည်အချင်းတံဆိပ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်မှုမစတင်မီ ပစ်မှတ်အရာဝတ္တုတစ်ခုစီ၏အင်္ဂါရပ်များအကြောင်း တိကျသောခန့်မှန်းချက်များအတွက် 'ကောင်းသော' နမူနာများအပါအဝင် algorithm ကို ဒေတာများစွာဖြင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်မှုပြီးမြောက်ပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအောင်မြင်ပြီးနောက်၊ ပေးထားသောထည့်သွင်းမှုမှမျှော်လင့်ထားသောရလဒ်သည် အစောပိုင်းလေ့လာမှုများမှရရှိသောရလဒ်များနှင့်အလုပ်လုပ်သည့်အနုမာနကဲ့သို့သောအဆင့်များအတိုင်းလုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်သည်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု (DL) အယ်လဂိုရီသမ်ကဲ့သို့သော နည်းပညာသည် ယနေ့ခေတ်အသုံးပြုနေသော ဟာ့ဒ်ဝဲစနစ်ထည့်သွင်းမှုမျိုးတွင် မရရှိနိုင်မီ အချိန်တိုအတွင်း ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များရရှိရန် ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အလွှာများစွာကို ကူညီပေးပါသည်။ အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ ၎င်းသည် AI ၏အကူအညီပေးသည့်နည်းလမ်းများဖြစ်သည့် Deep Learning သည် သမားရိုးကျချဉ်းကပ်မှုများထက် ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုဖြစ်စေသည်
ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ကိရိယာများ
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ၎င်း၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများဖြင့် ရုပ်ပုံများမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ဖော်ခြင်း၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် အဝေးထိန်းအာရုံခံခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုသည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး ပိုမိုထိရောက်မှုဖြစ်စေရန်အတွက် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ရနိုင်သောကိရိယာမျိုးစုံရှိသည်။ ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ရရှိနိုင်သော ကိရိယာအချို့ကို ကြည့်ကြပါစို့။
OpenCV
OpenCV သည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကွန်ပြူတာအမြင်ကို အဓိကရည်ရွယ်သည့် ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းဆိုင်ရာ စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမျိုးမျိုးသော ပြတင်းပေါက်များ၊ Linux၊ ပလပ်ဖောင်းနှင့် အခြားဆော့ဖ်ဝဲလ်ပလပ်ဖောင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ရုပ်ပုံပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ OpenCV ၏ အပလီကေးရှင်းနယ်ပယ်များတွင် ကွန်ပြူတာအမြင်၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ အရာဝတ္ထုခွဲခြားခြင်း၊ လှုပ်ရှားမှုခြေရာခံခြင်း၊ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်း တို့ပါဝင်သည်။
OpenCV သည် အရာဝတ္ထုရှာဖွေခြင်း၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ချက်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများစွာကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။ ဘုံပြဿနာများအတွက် အသုံးပြုသူများ အဆင်ပြေစေမည့် ဖြေရှင်းနည်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် တက်ကြွသော အသိုက်အဝန်းတစ်ခု ရှိသည်။ စာကြည့်တိုက်သည် C++၊ Java သို့မဟုတ် Python ကဲ့သို့သော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများစွာဖြင့် ပေါင်းစပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ စာကြည့်တိုက်သည် developer များအား ၎င်းတို့၏ အလိုရှိသော ဘာသာစကားများဖြင့် ရုပ်ပုံများဖြင့် အလုပ်လုပ်နိုင်စေသောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးသည်။ OpenCV သည် ယနေ့ခေတ်ရရှိနိုင်သော ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း စာကြည့်တိုက်များကြားတွင် စွယ်စုံရဆုံးကိရိယာအဖြစ် 2D နှင့် 3D ပုံများကဲ့သို့ (ဥပမာ XNUMXD နှင့် XNUMXD ဖွဲ့စည်းမှုကဲ့သို့သော) ဒေတာအမျိုးအစားကိုမဆို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
OpenCV တွင်ပါဝင်သော ကိရိယာများမှာ-
- ပုံရိပ်စစ်ထုတ်ခြင်း။
- Object segmentation
- ထုတ်ယူခြင်းအင်္ဂါရပ်များ
-Feature ကိုက်ညီမှုနှင့်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
- အရာဝတ္ထုခြေရာခံခြင်းနှင့်လှုပ်ရှားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
- လေ့လာနေသော အရာဝတ္ထုများအတွက် 3D ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်း။
မမ်မိုရီသုံးစွဲမှုနည်းခြင်း၊ ပလက်ဖောင်းအများစု (အထူးသဖြင့် မြှုပ်နှံထားသည့်အရာများ)၊ OpenMPI/MPI4Py ကဲ့သို့သော စံပြစာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုသည့် စနစ်များကြားတွင် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူမှုကဲ့သို့သော အားသာချက်များကြောင့် ၎င်း၏ကိရိယာများကို စက်မှုဆက်တင်များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုကြသည်။ ၎င်း၏ open source လိုင်စင်သည် သင်္ချာအလုပ်များကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများနှင့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ အခကြေးငွေ သို့မဟုတ် လိုင်စင်မရှိဘဲ ၎င်းကို အသုံးပြုလိုသော သုံးစွဲသူများအတွက် ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုဖြစ်စေသည်။
TensorFlow
TensorFlow သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့် open source software library တစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မော်ဒယ်များကဲ့သို့ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုစနစ်များသည် ရုပ်ပုံကဲ့သို့သော ထည့်သွင်းဒေတာများကို လုပ်ဆောင်သည့် နျူရွန်အလွှာများစွာဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။ TensorFlow သည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား အမြင်အာရုံ၊ သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အခြားနယ်ပယ်များတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် ခေတ်မီသော နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဖန်တီးပြီး အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
TensorFlow ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးမှာ ၎င်းသည် အစွမ်းထက်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လျင်မြန်ထိရောက်စွာ ဖန်တီးအသုံးချရန် လွယ်ကူသောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် MacOS၊ Windows၊ Linux နှင့် မိုဘိုင်းပလက်ဖောင်းများတွင် ကျယ်ပြန့်သော application များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် open source ဖြစ်ပြီး ကြွယ်ဝသော ကွန်မြူနတီ ပံ့ပိုးမှု ပါရှိသောကြောင့်၊ သင်သည် ဘီးများကို ပြန်လည်တီထွင်ရန် မလိုဘဲ သို့မဟုတ် အစမှနေ၍ အမှားရှာပြင်သည့် ကုဒ်အတွက် အချိန်ပိုနေစရာမလိုဘဲ သင်၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ရှိပြီးသားကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
မော်ဒယ်အသစ်များကို အစမှအဆုံး လေ့ကျင့်ပေးသည့်အပြင်၊ TensorFlow သည်လည်း လွှဲပြောင်းသင်ကြားမှု သို့မဟုတ် တိကျသော ပြဿနာအစုံတွင် ချိန်ညှိခြင်းအတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် လက်ရှိကွန်ရက်များတွင် တည်ဆောက်ထားသော လက်ရှိအသိပညာ၏ အခွင့်ကောင်းကို ရယူပြီး သီးခြားပြဿနာများနှင့် အံဝင်ခွင်ကျရှိသော စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းချက်များကို အမြန်တည်ဆောက်နိုင်စေသည်။ ဤပျော့ပြောင်းမှုနှင့်အတူ၊ developer များသည် မတူညီသောဗိသုကာလက်ရာများကို ယခင်ကထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ စတင်စမ်းသပ်နိုင်သည် — ၎င်းတို့ကို မြင့်မားသောတိကျမှုရလဒ်များဖြင့် အချိန်တိုအတွင်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ရုပ်ပုံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရရှိစေရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အစွမ်းထက်သော ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Google Photos မှ အသုံးပြုသည့် တူညီသောနည်းပညာကို အခြေခံထားပြီး ၎င်းကို ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူစေသည်။ ဤ cloud-based tool သည် လုပ်ငန်းများကို များပြားလှသော ပုံများကို လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်၊ မျက်နှာများကို ရှာဖွေနိုင်သည်၊ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး အလုပ်ကြမ်းကို ရှောင်ရှားခြင်းဖြင့် စာသားအားလုံးကို ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။
Google Cloud Vision ၏ နောက်ထပ်ထူးခြားချက်မှာ တိရစ္ဆာန်များ သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်များကဲ့သို့ ကျယ်ပြန့်သောအမျိုးအစားများမှ အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ “လိုဂိုရှာဖွေခြင်း” အင်္ဂါရပ်ဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် အသေးစိတ်ခြေရာခံခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအချက်အလက်များအတွက် Facebook သို့မဟုတ် Instagram ကဲ့သို့သော ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။ "မှတ်တိုင်ထောက်လှမ်းခြင်း" အင်္ဂါရပ်သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ အထင်ကရနေရာများကို တွေ့ရှိပြီး ၎င်းတို့၏ ဒေသယဉ်ကျေးမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ချက်ချင်းနားလည်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
အရာဝတ္ထုမှတ်သားမှုစွမ်းရည်များအပြင်၊ Google Cloud Vision သည် သုံးစွဲသူများအား ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပြင် ရုပ်ပုံများအတွက် အလိုအလျောက်စာတန်းထိုးခြင်းကိရိယာကိုလည်း ပေးစွမ်းသည် — ချက်ခြင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ပြီးပြည့်စုံပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဤကိရိယာသည် အသက်အရွယ်နှင့် ကျားမကဲ့သို့သော အရည်အချင်းများကို တိကျမှန်ကန်မှုဖြင့် ရှာဖွေနိုင်သောကြောင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အလွန်ကောင်းမွန်သော မျက်နှာမှတ်မိနိုင်စွမ်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ သော့ချက်စကားလုံးထုတ်ယူနိုင်မှုစွမ်းရည်သည် သုံးစွဲသူများအား နောက်ပိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် သက်ဆိုင်ရာသော့ချက်စာလုံးများကို ရှာဖွေနေစဉ်အတွင်း ထည့်သွင်းပုံများကို လျင်မြန်စွာ စကင်န်ဖတ်နိုင်စေသည်။
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့်၊ Google Cloud Vision သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ပုံများကို ယခင်ကထက် ပိုမိုထိရောက်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကူညီပေးရန်အတွက် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းကိရိယာကို ရှာဖွေသောအခါတွင် ကောင်းမွန်သောရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံများထံမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုဆောင်းရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆေးပညာ၊ မော်တော်ကားနှင့် ဓာတ်ပုံပညာစသည့် နယ်ပယ်များစွာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများသည် များပြားပြီး အချိန်၊ ငွေနှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အခြေခံများ၊ ၎င်းသည် အဘယ်အရာဖြစ်သည်နှင့် သင့်အတွက် မည်ကဲ့သို့ အကျိုးရှိနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ကြည့်ရှုထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အမျိုးအစားများနှင့် အောင်မြင်သော ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များကို ဆွေးနွေးထားပါသည်။ နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုဆောင်းရန်နှင့် အချက်အလက်များ မောင်းနှင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ထင်ရှားပါသည်။
အကျဉ်းချုပ်
သင့်ကော်ဖီအတွက် အကင်ရွေးချယ်မှုသည် သင်နှစ်သက်သည့် အရသာနှင့် ခွန်အားအပြင် သင့်ဒေသအကြိုက်များပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ မတူကွဲပြားသော ကင်များသည် နာမည်အမျိုးမျိုးနှင့် အရောင်အမျိုးအစားများကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း ယေဘူယျအားဖြင့်၊ မီးကင်ထားသော အရသာမှာ ကဖင်းဓာတ်ပါဝင်မှု အနည်းငယ်ပို၍ အရသာရှိပြီး အနက်ရောင်အသားကင်များသည် အချဉ်ဓာတ်နည်းသော ခါးသီးသော အရသာနှင့် ကဖင်းပါဝင်မှု အနည်းငယ်ပိုများသည်။ လူကြိုက်များသောအမျိုးအစားတစ်ခုစီတွင် Light City၊ Half City၊ Cinnamon၊ City၊ American၊ Breakfast၊ Full City၊ High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French တို့ဖြစ်သည်။ သင်သည် အလင်းရောင် သို့မဟုတ် မှောင်မိုက်သော ကော်ဖီစေ့များကို နှစ်သက်သူဖြစ်စေ— သို့မဟုတ် အကြားရှိ တစ်နေရာ-တွင်— သင်ရှာဖွေနေသည့်အရာကို အတိအကျရရှိစေရန် မဝယ်မီ သေချာမေးမြန်းပါ။
နောက်ထပ်ဖတ်ရန်
ရုပ်ပုံများမှ ကောက်ချက်ဆွဲခြင်းများကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ပုံရိပ်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှသည် လုံခြုံရေးအထိ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်များစွာတွင် ပိုမိုရေပန်းစားလာပါသည်။ ဤနည်းပညာအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာလိုပါက အောက်ပါအရင်းအမြစ်များကို ဆင်ခြင်ပါ။
ဆောင်းပါးများနှင့်သင်ခန်းစာများ
Oracle မှ "Image Analysis- It is What and How to use"
-Kent Woodard မှ "ရုပ်ပုံဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအကြောင်း ဘာမှမသိသေးသူများအတွက် ရုပ်ပုံလေ့လာခြင်းဆိုင်ရာ နိဒါန်း"
Victor Charpenay မှ "ပုံသဏ္ဍာန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် Machine Learning တွင်လုပ်ဆောင်ခြင်းကိုနားလည်ရန် အဆင့် 8 ဆင့်"
စာအုပ်များနှင့်ပုံနှိပ်ထုတ်ဝေခြင်းများ
-Image Processing- Milan Sonka et al မှ အခြေခံများနှင့် အသုံးချမှုများ။
- Computer နှင့် Machine Vision – ER Davies မှ Theory, Algorithms, Practicalities (4th Ed.)
- OpenCV ဖြင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပုံများကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း - ကျမ်းကိုးစာရင်း (Ver 4.1) David Dardas Webinars & Podcasts မှ ပြုစုထားသော
- Treehouse AI မှကျင်းပသော Machine Learning Webinar မှတဆင့် Computer Vision
-Machine Learning Fundamentals Podcast ကို Google Cloud Platform မှ ဦးစီးကျင်းပသော အခြားစာအုပ်များ၊ ဆောင်းပါးများ၊ webinars၊ podcasts၊ workshops နှင့် အခြားသော အရင်းအမြစ်များ အများအပြားလည်း ရှိပါသည်၊ ၎င်းကို ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နည်းစနစ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေရန် ကူညီပေးသည့် အပြင် တိကျသော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနည်း။
မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် မီဒီယာဖန်တီးမှုနှင့် ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် နောက်ခံရှိသည့် မိခင်တစ်ဦးဖြစ်ပြီး ရပ်တန့်လှုပ်ရှားမှုကို ဝါသနာပါသူဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်သည် ပုံဆွဲခြင်းနှင့် ကာတွန်းရုပ်ပုံဆွဲခြင်းတို့ကို အလွန်ဝါသနာပါပြီး ယခုအခါ ရပ်တန့်လှုပ်ရှားမှုလောကသို့ ဦးစွာဦးစွာ ခုန်ဆင်းနေပါသည်။ ကျွန်ုပ်၏ဘလော့ဂ်ဖြင့် ကျွန်ုပ်သည် ကျွန်ုပ်၏ သင်ယူမှုများကို သင်နှင့် မျှဝေပါသည်။
