कंप्यूटर विज़न क्या है। | What is computer vision in Hindi

हैलो दोस्तों आज का यह पोस्ट Computer vision के बारे में है। यदि आप मशीन लर्निंग या आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस के बारे में जानकारी रखते हैं, तो आपने कंप्यूटर विज़न शब्द जरुर सुना होगा। तो हमेशा की तरह आज के इस पोस्ट में भी हम बिलकुल सरल शब्दों में आपको कंप्यूटर विज़न के बारे में बताने जा रहे हैं। इसमें आप जानेंगे कंप्यूटर विज़न क्या होता है, (What is computer vision in hindi) और यह कैसे काम करता है। 

क्या आपने कभी सोचा है, की किस प्रकार कंप्यूटर या मशीन Images की पहचान कर पाते है, जैसे आज के समय में face detection को ही ले लीजिये। यदि नहीं तो आपको बता दें की यह सब Computer vision के द्वारा ही संभव हो पाता है। 

कंप्यूटर विज़न क्या है। What is computer vision in Hindi

कंप्यूटर विज़न आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस थता मशीन लर्निंग का subset है। यह अध्यन का वह क्षेत्र है, जहाँ पर उन तकनीकों के डेवलोपमेन्ट पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जिससे कंप्यूटर की किसी भी डिजिटल इमेज को परखने थता उसमे छुपे कंटेंट को समझने की क्षमता को बढ़ाया जा सके। 

दूसरे शब्दों के कहा जाए तो, Computer vision कंप्यूटर या मशीन को मानव मस्तिक्ष की तरह ही Images थता visuals को देखकर समझने, उन्हें पहचानने, प्रोसेस करने थता अंत में output देने के ऊपर trained करता है, यानि यह मानव मस्तिक्ष के intelligence को कंप्यूटर में feed करने जैसा है। इसमें कंप्यूटर को इस प्रकार प्रशिक्षित किया जाता है, की वह दृश्यों को उसी तरह से Interpret कर सके या समझ सके जैसे मनुष्य समझ सकते हैं। 

Computer vision द्वारा कंप्यूटर किसी Image में मौजूद object की पेहचान कर सकता है, और उसी अनुसार निर्णय लेकर output दे सकता है। कंप्यूटर विज़न का उपयोग आज विभिन्न्न क्षेत्रों जैसे autonomous vehicles, facial recognition थता Surveillance इत्यादि में किया जा रहा है। मुख्य रूप से Computer vision का उद्देश्य डिजिटल इमेज के कंटेंट को समझना है। 

कंप्यूटर विज़न कैसे काम करता है।

कंप्यूटर विज़न pattern recognition तकनीक पर आधारित है, जिसमे यह visual data को समझकर खुद से प्रशिक्षित होता है। प्रशिक्षण के लिए इसे विशाल मात्रा में ट्रेनिंग डाटा की आवश्यकता होती है, जहाँ पर यह कई बार डाटा का विश्लेषण करता है, जब तक की इसे सही तोर पर खास प्रकार के Images की पेहचान ना हो जाए।

उदाहरण के तोर पर मान लीजिये यदि एक कंप्यूटर को बिल्ली की पेहचान करना सिखाना है, तो ऐसे में विशाल मात्रा में बिल्लियों के विभिन्न प्रकार के चित्र कंप्यूटर को fed कराने होंगे, जहाँ पर उनके size, colour इत्यादि अलग-अलग हों, ताकि कंप्यूटर उनके बीच के अंतर को समझ सके और अंत में रंग अनुसार बिल्ली की सही पहचान कर सके। 

Images की सही पेहचान करने की यह प्रक्रिया मुख्य दो टेक्नोलॉजी द्वारा संभव हो पाती हैं, पहला मशीन लर्निंग के प्रकार Deep learning द्वारा थता दूसरा Convolutional neural network (CNN) के द्वारा। 

यहाँ पर मशीन लर्निंग अल्गोरिथम मॉडल्स द्वारा कंप्यूटर, उपलब्ध हुवे डाटा का खुद से विश्लेषण करता है, और बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप या प्रोग्रामिंग के खुद ब खुद ही प्रशिक्षित होता है।

(CNN) Convolutional neural network अपने भीतर स्थित विभिन्न Layers द्वारा Images का विश्लेषण थता उनका Classification करता है। यह Image को pixels के रूप में break करता है, Image के texture, edges, depth यानि उसके प्रत्येक कोण को filter कर उसे परखता है। यह एक जटिल गणतीय प्रक्रिया है, जिसके बाद ही वह Image में मौजूद objects के बीच के अंतर को पेहचान कर Image की सही prediction कर पाता है। 

Prediction की accuracy पूरी तरह से ट्रेनिंग डाटा पर निर्भर करती है, यानि अगर ट्रेनिंग डाटा की गुणवत्ता अच्छी होगी, तो ही बेहतर result देखने को मिलेगा। 

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