कंप्यूटर दृष्टि

कंप्यूटर विज़न कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो वास्तविक दुनिया से दृश्य डेटा की व्याख्या करने के लिए कंप्यूटर के लिए तकनीक विकसित करता है। विशेष रूप से, इसमें डिजिटल छवियों और वीडियो में वस्तुओं और लोगों की पहचान करने और भौतिक वातावरण का एक मॉडल बनाने के लिए उनकी दृश्य जानकारी की व्याख्या करने की कंप्यूटर की क्षमता शामिल है। इसका रोबोटिक्स और मशीन लर्निंग से गहरा संबंध है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दोनों शाखाएं हैं।

कंप्यूटर विज़न का उपयोग छवि पहचान, गति पहचान, चेहरे की पहचान और वस्तु वर्गीकरण जैसे अनुप्रयोगों में किया जाता है। इसका उपयोग स्वायत्त कारों, रोबोटों और ड्रोनों में नेविगेशन, मार्गदर्शन और निगरानी के लिए भी किया जाता है। कंप्यूटर विज़न सिस्टम का अनुप्रयोग मेडिकल इमेजिंग, सैन्य निगरानी, औद्योगिक निरीक्षण और निगरानी में भी होता है।

कंप्यूटर विज़न सिस्टम को दो मुख्य श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: पर्यवेक्षित और पर्यवेक्षित शिक्षण। पर्यवेक्षित शिक्षण में, एक मॉडल को लेबल किए गए डेटा के एक सेट द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है। एक बार मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, इसका उपयोग आने वाले डेटा के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में, किसी लेबल किए गए डेटा का उपयोग नहीं किया जाता है, इसलिए एल्गोरिदम को स्वयं ही पैटर्न की खोज करनी होगी।

कंप्यूटर विज़न सिस्टम के दो मुख्य घटक डिजिटल इमेज कैप्चर डिवाइस और एल्गोरिथम दृष्टिकोण हैं। छवि कैप्चर उपकरणों का उपयोग डिजिटल छवियों को प्राप्त करने के लिए किया जाता है, जैसे आरजीबी कैमरे, हाई-स्पीड कैमरे और 3 डी स्कैनर। छवियों को पोस्ट-प्रोसेस करने और सार्थक जानकारी निकालने के लिए एल्गोरिदमिक दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है। ये एल्गोरिदम आम तौर पर गहन शिक्षण और मशीन सीखने के तरीकों पर आधारित होते हैं, जैसे कि कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन)।

कुल मिलाकर, कंप्यूटर विज़न दूरगामी प्रभावों के साथ कंप्यूटर विज्ञान का एक रोमांचक और तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है। इसका उपयोग निर्णय लेने वाली प्रणालियों की सटीकता और गति में सुधार, विनिर्माण प्रक्रियाओं में लागत कम करने और स्वायत्त वाहनों के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए किया जाता है। ये और कई अन्य एप्लिकेशन आने वाले दशकों में नवाचार के चालक बनने का वादा करते हैं।