Cutting-edge technology represents the forefront of innovation, embodying the latest advancements that push the boundaries of what is possible in various fields. It encompasses breakthroughs in artificial intelligence, quantum computing, biotechnology, and more, fundamentally transforming the way we live and work. In the realm of artificial intelligence, machine learning algorithms and neural networks are enabling computers to learn and make decisions, mimicking human cognitive functions. Quantum computing, with its ability to process information at speeds unimaginable with classical computers, holds the promise of revolutionizing complex problem-solving in fields like cryptography and optimization. Biotechnology is unlocking new frontiers in healthcare, with gene editing technologies like CRISPR-Cas9 offering unprecedented precision in modifying DNA, potentially curing genetic diseases. Cutting-edge technology also extends to the realm of renewable energy, where innovations in solar a...
চিত্র গঠন (Image formation)
চিত্র গঠন বা ইমেজ ফর্মেশন, ইমেজ এবং ভিডিও তৈরির অগ্রণী প্রক্রিয়া (Forward process) অধ্যয়ন করে । এটি ভিশন এবং গ্রাফিক্স উভয়ের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ গবেষণার বিষয় । একটি বাস্তব চিত্র তৈরি করার জন্য ভিজ্যুয়াল সেন্সরগুলির প্রকৃতি, অর্থাৎ ক্যামেরাগুলি অধ্যয়ন করতে হয় । ক্যামেরার জ্যামিতিক দিকগুলির শর্তে, পিনহোল ক্যামেরা, লেন্সযুক্ত ক্যামেরা এবং এমনকি সর্বজনীন ক্যামেরাগুলি সন্ধান করতে হয় । শারীরিক দিকগুলির ক্ষেত্রে, ফোকাল দৈর্ঘ্য এবং charge-coupled device (CCD) এবং complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) ক্যামেরার গতিশীল রেঞ্জগুলির মতো বিষয়গুলি বিবেচনা করা হয় ।
ইমেজিং ডিভাইস ছাড়াও বস্তু এবং দৃশ্যের আলোকসজ্জা, রঙ, টেক্সচার, গতি এবং আকারের মতো উপাদানগুলি অধ্যয়ন করাও গুরুত্বপূর্ণ, যা মূলত ইমেজ এবং ভিডিওর উপস্থিতিকে প্রভাবিত করে ।
লো লেভেল ইমেজ প্রসেসিং (Low- level image processing)
লো লেভেল ইমেজ প্রসেসিং বা চিত্রের নিম্ন-স্তর প্রক্রিয়াকরণটি ভিশন নয়, তবে ভিশনের প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণের পদক্ষেপ । মূল কাজটি হ'ল প্রসেসিংয়ের জন্য প্রান্ত সনাক্তকরণ, কোণা সনাক্তকরণ, ফিল্টারিং এবং অঙ্গসংস্থানবিদ্যা (Morphology) ইত্যাদি সহ মৌলিক চিত্রের আদিমূর্তিগুলি বের করা ।
লো লেভেল ভিশন (Low-level vision)
লো-লেভেল ইমেজ প্রসেসিংয়ের উপর ভিত্তি করে লো-লেভেল ভিশনের কাজ সম্পাদন করা হয় । যেমন, ইমেজ ম্যাচিং, অপটিক্যাল ফ্লু কম্পিউটেশন এবং মোশন এনালাইসিস । ইমেজ ম্যাচিং বলতে মূলত দুই বা ততোধিক ইমেজের মধ্যে মিল খুঁজে বের করা । এই ইমেজ গুলি হতে পারে বিভিন্ন দর্শন পয়েন্ট থেকে তোলা একই দৃশ্য বা একটি স্থির ক্যামেরা দ্বারা নেওয়া একটি চলমান দৃশ্য বা উভয়ই ।
ইমেজের সাদৃশ্য বা মিল তৈরি করা ভিশনের জন্য মৌলিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা এবং সেটি জ্যামিতিক পুনরুদ্ধার এবং গতি পুনরুদ্ধার উভয়ের ক্ষেত্রে । অতিরঞ্জন ছাড়াই ইমেজের মিলটি ভিশনের মূল অংশ । অপটিকাল ফ্লু গতি পর্যায়ের এক ধরণের ইমেজ পর্যবেক্ষণ, তবে এটি আসল গতি নয় । যেহেতু এটি কেবল ইমেজ বা চিত্রগুলির মধ্যে অপটিক্যাল পরিবর্তনগুলি পরিমাপ করে তাই অ্যাপারচার সমস্যাটি অনিবার্য । তবে অপটিক্যাল ফ্লুর উপর ভিত্তি করে, ক্যামেরার গতি বা অবজেক্টের গতি অনুমান করা যেতে পারে । অ্যাপারচারকে একটি লেন্সের উদ্বোধন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে । অপটিক্সে, অ্যাপারচার হ'ল একটি গর্ত (Hole) যার মাধ্যমে আলো প্রবেশ করে এবং আমরা চোখ দিয়ে অবজেক্টকে দেখতে পাই ।
মিড লেভেল ভিশন (Mid-level vision)
মিড লেভেল ভিশনে দুটি প্রধান দিক রয়েছে: (১) জ্যামিতির অনুমান করা এবং (২) গতি অনুমান করা । এই দুটি দিক স্বতন্ত্র নয় তবে অত্যন্ত সম্পর্কিত । একটি সাধারণ
প্রশ্নটি হল, “আমরা কি কেবল একটি চিত্রের ভিত্তিতে জ্যামিতির অনুমান করতে পারি?” । উত্তরটি সুস্পষ্ট । আমাদের কমপক্ষে দুটি ছবি দরকার । এগুলি দুটি ক্যামেরা থেকে নেওয়া যেতে পারে বা দৃশ্যের গতি থেকে আসতে পারে ।
জ্যামিতিক ভিশনের কিছু মৌলিক অংশগুলির মধ্যে রয়েছে মাল্টিভিউ জ্যামিতি, স্টেরিও এবং গতি থেকে কাঠামো যা 2D চিত্র থেকে 3D দৃশ্যের তথ্য অনুমান করে 2D থেকে 3D পদক্ষেপকে পরিপূর্ণ করে । তার উপর ভিত্তি করে, জ্যামিতিক মডেলিং হ'ল অবজেক্ট এবং দৃশ্যের জন্য 3D মডেল তৈরি করা, যার ফলে 3D পুনর্নির্মাণ এবং চিত্র-ভিত্তিক রেন্ডারিং সম্ভব হয়েছিল ।
মিড লেভেল ভিশনের আরেকটি কাজ হ'ল “বস্তুটি কীভাবে চলে?” এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়া । প্রথমত, আমাদের জানতে হবে যে, চিত্রগুলির মধ্যে কোন অঞ্চলটি অবজেক্টের অন্তর্গত, যেটি আসলে চিত্র বিভাজনের (segmentation) কাজ । চিত্র বিভাজনগুলি কয়েক দশক ধরে কম্পিউটার ভিশনে মৌলিক সমস্যা । বিভাজন স্থানিক মিল এবং ধারাবাহিকতার উপর ভিত্তি করে হতে পারে । তবে স্থির চিত্রের জন্য অনিশ্চয়তা কাটিয়ে উঠতে পারে না । গতির ধারাবাহিকতা বিবেচনা করার সময় আমরা আশা করি বিভাজনের অনিশ্চয়তা হ্রাস পেতে পারে । তার উপরে হ'ল ভিজ্যুয়াল ট্র্যাকিং এবং ভিজ্যুয়াল মোশন ক্যাপচারিং, যা 2D এবং 3D গতিগুলি অনুমান করে, বিকৃত গতি এবং স্পষ্ট গতিগুলি সহ ।
হাই লেভেল ভিশন (High level vision)
হাই লেভেল ভিশনে শব্দার্থবিজ্ঞান অনুমান করা হয় । উদাহরণস্বরূপ, অবজেক্ট রেকগনিশন বা বস্তুকে সনাক্তকরণ এবং দৃশ্যেকে বোঝা । বহু দশক ধরে একটি চ্যালেঞ্জিং প্রশ্ন হ'ল কীভাবে কোন বস্তুকে নির্ভুল ভাবে সনাক্ত অর্জন করা যায় বিভিন্ন পরিবর্তিত অবস্থায়? যেমন, 3D অবজেক্টকে বিভিন্ন দিক থেকে চেনা । মানব মস্তিষ্কের একটি মূল ক্ষমতা হ'ল কোন বস্তুকে সনাক্তকরণ । যেটির আকার, আবর্তন এবং অবস্থানের মতো পরিবর্তনের উপস্থিতিতেও বস্তুকে দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে সনাক্ত করতে পারে ।
সনাক্তকরণের জন্য দুটি পন্থা রয়েছে: মডেল-ভিত্তিক সনাক্তকরণ এবং শেখার ভিত্তিক সনাক্তকরণ । এছাড়া হাই লেভেল ভিশন হচ্ছে চিত্র এবং ভিডিও বোঝা । যেমন “ছবিতে কোনও গাড়ি আছে”? এই ভিডিওটি কি নাটক না একটি অ্যাকশন”?
“ভিডিওটিতে থাকা ব্যক্তিটি কী লাফ দিচ্ছে”? “এটি কি হট ডগ না বার্গার”? এই প্রশ্নের উত্তরের উপর ভিত্তি করে, আমরা হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন, স্মার্ট রোবট, স্মার্ট এনভায়রনমেন্ট এবং সামগ্রী ভিত্তিক মাল্টিমিডিয়াতে বিভিন্ন কাজ সফল ভাবে করতে সক্ষম হব ।
কম্পিউটার ভিশনের অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্র
আমরা কল্পনা করতে পারি একটি দৃষ্টি-সক্ষম এবং বুদ্ধিমান কম্পিউটার কী করতে পারে ! আমরা কম্পিউটারের পরবর্তী প্রজন্মের একটি বিপ্লব আশা করি: আমরা আর মাউস এবং কীবোর্ড ব্যবহার করব না । কম্পিউটারগুলি আমাদের ক্রিয়া এবং আমাদের ভাষা বুঝতে পারবে, তারা ভাবতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে পারবে । আমাদের আদেশগুলির প্রতিক্রিয়াতে আমাদের কাছে এক ধরণের স্মার্ট ফলাফল দিবে এবং তারা এমনকি আমাদের মানব পক্ষে কিছু মিশন সম্পাদন করতে পারে । সর্বনিম্ন তবে শেষ নয়, আমরা অদূর ভবিষ্যতে আরও দ্রুত অগ্রগতি আশা করি এই সব ক্ষেত্রে যেমন: হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন, রোবটিক্স, ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট, ইন্টেলিজেন্ট এনভায়রনমেন্ট এবং মাল্টিমিডিয়া ।
Thank you for reading this post and encourage me to grow this blog further
চিত্র গঠন বা ইমেজ ফর্মেশন, ইমেজ এবং ভিডিও তৈরির অগ্রণী প্রক্রিয়া (Forward process) অধ্যয়ন করে । এটি ভিশন এবং গ্রাফিক্স উভয়ের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ গবেষণার বিষয় । একটি বাস্তব চিত্র তৈরি করার জন্য ভিজ্যুয়াল সেন্সরগুলির প্রকৃতি, অর্থাৎ ক্যামেরাগুলি অধ্যয়ন করতে হয় । ক্যামেরার জ্যামিতিক দিকগুলির শর্তে, পিনহোল ক্যামেরা, লেন্সযুক্ত ক্যামেরা এবং এমনকি সর্বজনীন ক্যামেরাগুলি সন্ধান করতে হয় । শারীরিক দিকগুলির ক্ষেত্রে, ফোকাল দৈর্ঘ্য এবং charge-coupled device (CCD) এবং complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) ক্যামেরার গতিশীল রেঞ্জগুলির মতো বিষয়গুলি বিবেচনা করা হয় ।
ইমেজিং ডিভাইস ছাড়াও বস্তু এবং দৃশ্যের আলোকসজ্জা, রঙ, টেক্সচার, গতি এবং আকারের মতো উপাদানগুলি অধ্যয়ন করাও গুরুত্বপূর্ণ, যা মূলত ইমেজ এবং ভিডিওর উপস্থিতিকে প্রভাবিত করে ।
লো লেভেল ইমেজ প্রসেসিং (Low- level image processing)
লো লেভেল ইমেজ প্রসেসিং বা চিত্রের নিম্ন-স্তর প্রক্রিয়াকরণটি ভিশন নয়, তবে ভিশনের প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণের পদক্ষেপ । মূল কাজটি হ'ল প্রসেসিংয়ের জন্য প্রান্ত সনাক্তকরণ, কোণা সনাক্তকরণ, ফিল্টারিং এবং অঙ্গসংস্থানবিদ্যা (Morphology) ইত্যাদি সহ মৌলিক চিত্রের আদিমূর্তিগুলি বের করা ।
লো লেভেল ভিশন (Low-level vision)
লো-লেভেল ইমেজ প্রসেসিংয়ের উপর ভিত্তি করে লো-লেভেল ভিশনের কাজ সম্পাদন করা হয় । যেমন, ইমেজ ম্যাচিং, অপটিক্যাল ফ্লু কম্পিউটেশন এবং মোশন এনালাইসিস । ইমেজ ম্যাচিং বলতে মূলত দুই বা ততোধিক ইমেজের মধ্যে মিল খুঁজে বের করা । এই ইমেজ গুলি হতে পারে বিভিন্ন দর্শন পয়েন্ট থেকে তোলা একই দৃশ্য বা একটি স্থির ক্যামেরা দ্বারা নেওয়া একটি চলমান দৃশ্য বা উভয়ই ।
ইমেজের সাদৃশ্য বা মিল তৈরি করা ভিশনের জন্য মৌলিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা এবং সেটি জ্যামিতিক পুনরুদ্ধার এবং গতি পুনরুদ্ধার উভয়ের ক্ষেত্রে । অতিরঞ্জন ছাড়াই ইমেজের মিলটি ভিশনের মূল অংশ । অপটিকাল ফ্লু গতি পর্যায়ের এক ধরণের ইমেজ পর্যবেক্ষণ, তবে এটি আসল গতি নয় । যেহেতু এটি কেবল ইমেজ বা চিত্রগুলির মধ্যে অপটিক্যাল পরিবর্তনগুলি পরিমাপ করে তাই অ্যাপারচার সমস্যাটি অনিবার্য । তবে অপটিক্যাল ফ্লুর উপর ভিত্তি করে, ক্যামেরার গতি বা অবজেক্টের গতি অনুমান করা যেতে পারে । অ্যাপারচারকে একটি লেন্সের উদ্বোধন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে । অপটিক্সে, অ্যাপারচার হ'ল একটি গর্ত (Hole) যার মাধ্যমে আলো প্রবেশ করে এবং আমরা চোখ দিয়ে অবজেক্টকে দেখতে পাই ।
মিড লেভেল ভিশন (Mid-level vision)
মিড লেভেল ভিশনে দুটি প্রধান দিক রয়েছে: (১) জ্যামিতির অনুমান করা এবং (২) গতি অনুমান করা । এই দুটি দিক স্বতন্ত্র নয় তবে অত্যন্ত সম্পর্কিত । একটি সাধারণ
প্রশ্নটি হল, “আমরা কি কেবল একটি চিত্রের ভিত্তিতে জ্যামিতির অনুমান করতে পারি?” । উত্তরটি সুস্পষ্ট । আমাদের কমপক্ষে দুটি ছবি দরকার । এগুলি দুটি ক্যামেরা থেকে নেওয়া যেতে পারে বা দৃশ্যের গতি থেকে আসতে পারে ।
জ্যামিতিক ভিশনের কিছু মৌলিক অংশগুলির মধ্যে রয়েছে মাল্টিভিউ জ্যামিতি, স্টেরিও এবং গতি থেকে কাঠামো যা 2D চিত্র থেকে 3D দৃশ্যের তথ্য অনুমান করে 2D থেকে 3D পদক্ষেপকে পরিপূর্ণ করে । তার উপর ভিত্তি করে, জ্যামিতিক মডেলিং হ'ল অবজেক্ট এবং দৃশ্যের জন্য 3D মডেল তৈরি করা, যার ফলে 3D পুনর্নির্মাণ এবং চিত্র-ভিত্তিক রেন্ডারিং সম্ভব হয়েছিল ।
মিড লেভেল ভিশনের আরেকটি কাজ হ'ল “বস্তুটি কীভাবে চলে?” এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়া । প্রথমত, আমাদের জানতে হবে যে, চিত্রগুলির মধ্যে কোন অঞ্চলটি অবজেক্টের অন্তর্গত, যেটি আসলে চিত্র বিভাজনের (segmentation) কাজ । চিত্র বিভাজনগুলি কয়েক দশক ধরে কম্পিউটার ভিশনে মৌলিক সমস্যা । বিভাজন স্থানিক মিল এবং ধারাবাহিকতার উপর ভিত্তি করে হতে পারে । তবে স্থির চিত্রের জন্য অনিশ্চয়তা কাটিয়ে উঠতে পারে না । গতির ধারাবাহিকতা বিবেচনা করার সময় আমরা আশা করি বিভাজনের অনিশ্চয়তা হ্রাস পেতে পারে । তার উপরে হ'ল ভিজ্যুয়াল ট্র্যাকিং এবং ভিজ্যুয়াল মোশন ক্যাপচারিং, যা 2D এবং 3D গতিগুলি অনুমান করে, বিকৃত গতি এবং স্পষ্ট গতিগুলি সহ ।
হাই লেভেল ভিশন (High level vision)
হাই লেভেল ভিশনে শব্দার্থবিজ্ঞান অনুমান করা হয় । উদাহরণস্বরূপ, অবজেক্ট রেকগনিশন বা বস্তুকে সনাক্তকরণ এবং দৃশ্যেকে বোঝা । বহু দশক ধরে একটি চ্যালেঞ্জিং প্রশ্ন হ'ল কীভাবে কোন বস্তুকে নির্ভুল ভাবে সনাক্ত অর্জন করা যায় বিভিন্ন পরিবর্তিত অবস্থায়? যেমন, 3D অবজেক্টকে বিভিন্ন দিক থেকে চেনা । মানব মস্তিষ্কের একটি মূল ক্ষমতা হ'ল কোন বস্তুকে সনাক্তকরণ । যেটির আকার, আবর্তন এবং অবস্থানের মতো পরিবর্তনের উপস্থিতিতেও বস্তুকে দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে সনাক্ত করতে পারে ।
সনাক্তকরণের জন্য দুটি পন্থা রয়েছে: মডেল-ভিত্তিক সনাক্তকরণ এবং শেখার ভিত্তিক সনাক্তকরণ । এছাড়া হাই লেভেল ভিশন হচ্ছে চিত্র এবং ভিডিও বোঝা । যেমন “ছবিতে কোনও গাড়ি আছে”? এই ভিডিওটি কি নাটক না একটি অ্যাকশন”?
“ভিডিওটিতে থাকা ব্যক্তিটি কী লাফ দিচ্ছে”? “এটি কি হট ডগ না বার্গার”? এই প্রশ্নের উত্তরের উপর ভিত্তি করে, আমরা হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন, স্মার্ট রোবট, স্মার্ট এনভায়রনমেন্ট এবং সামগ্রী ভিত্তিক মাল্টিমিডিয়াতে বিভিন্ন কাজ সফল ভাবে করতে সক্ষম হব ।
কম্পিউটার ভিশনের অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্র
আমরা কল্পনা করতে পারি একটি দৃষ্টি-সক্ষম এবং বুদ্ধিমান কম্পিউটার কী করতে পারে ! আমরা কম্পিউটারের পরবর্তী প্রজন্মের একটি বিপ্লব আশা করি: আমরা আর মাউস এবং কীবোর্ড ব্যবহার করব না । কম্পিউটারগুলি আমাদের ক্রিয়া এবং আমাদের ভাষা বুঝতে পারবে, তারা ভাবতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে পারবে । আমাদের আদেশগুলির প্রতিক্রিয়াতে আমাদের কাছে এক ধরণের স্মার্ট ফলাফল দিবে এবং তারা এমনকি আমাদের মানব পক্ষে কিছু মিশন সম্পাদন করতে পারে । সর্বনিম্ন তবে শেষ নয়, আমরা অদূর ভবিষ্যতে আরও দ্রুত অগ্রগতি আশা করি এই সব ক্ষেত্রে যেমন: হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন, রোবটিক্স, ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট, ইন্টেলিজেন্ট এনভায়রনমেন্ট এবং মাল্টিমিডিয়া ।
মন্তব্যসমূহ
একটি মন্তব্য পোস্ট করুন