À propos de Amar Oitijjho
L'expression bengali « Amar Oitijjho » peut être traduite par « mon héritage ». Nous avons intentionnellement employé le pronom « mon » pour souligner l'attachement individuel, l'implication et l'adaptation personnelle d'un patrimoine culturel commun, tout en soulignant que ce patrimoine appartient à la communauté au sens large. Dans un monde globalisé où nous sommes continuellement submergés par les influences de diverses cultures, il est essentiel que nous soyons fiers et que nous développions un attachement intime aux éléments culturels qui nous distinguent et définissent notre identité.
Ce projet vise à développer une application pour smartphone Android capable de reconnaître les photos de billets de banque Taka et d'afficher un modèle 3D correspondant sur l'écran du mobile en utilisant la réalité augmentée. Le résultat attendu est que le modèle 3D peut être placé sur n'importe quelle surface plane pour donner une apparence réaliste. L'application peut être résumée en trois étapes : créer un modèle d'IA, créer un point de terminaison pour recevoir des informations pertinentes sur une image capturée, et enfin connecter le résultat de la deuxième section à un moteur de réalité augmentée (ARCore) pour afficher le modèle 3D sur écrans mobiles. La première phase de développement consiste à collecter des images du monde réel des billets de banque que le système intelligent utilisera pour les identifier. Grâce à la collecte d'informations, une bibliothèque d'images complète devrait être compilée, y compris des photographies de billets de banque de 10, 20 et 100 taka capturées sous différents angles de caméra et dans des conditions d'éclairage variables. D'autres photos peuvent être ajoutées à tout moment et le modèle d'IA peut être recyclé plusieurs fois pour améliorer la précision globale. L'ensemble de données d'image sera utilisé pour former et évaluer le modèle intelligent. Le réseau neuronal convolutif, qui a d'excellents antécédents en matière de reconnaissance d'images, pourrait être un choix acceptable à cette fin. Une fois le modèle construit, nous pouvons passer à la deuxième étape, qui consiste à établir un dictionnaire pour étiqueter les photos avec les noms requis afin que le système d'IA puisse reconnaître une image et fournir un résultat indiquant quelle image il a détectée. Les données fournies par le dictionnaire seront ensuite transférées vers le cadre de réalité augmentée développé pour afficher le modèle 3D requis.
Ce projet vise à développer une application pour smartphone Android capable de reconnaître les photos de billets de banque Taka et d'afficher un modèle 3D correspondant sur l'écran du mobile en utilisant la réalité augmentée. Le résultat attendu est que le modèle 3D peut être placé sur n'importe quelle surface plane pour donner une apparence réaliste. L'application peut être résumée en trois étapes : créer un modèle d'IA, créer un point de terminaison pour recevoir des informations pertinentes sur une image capturée, et enfin connecter le résultat de la deuxième section à un moteur de réalité augmentée (ARCore) pour afficher le modèle 3D sur écrans mobiles. La première phase de développement consiste à collecter des images du monde réel des billets de banque que le système intelligent utilisera pour les identifier. Grâce à la collecte d'informations, une bibliothèque d'images complète devrait être compilée, y compris des photographies de billets de banque de 10, 20 et 100 taka capturées sous différents angles de caméra et dans des conditions d'éclairage variables. D'autres photos peuvent être ajoutées à tout moment et le modèle d'IA peut être recyclé plusieurs fois pour améliorer la précision globale. L'ensemble de données d'image sera utilisé pour former et évaluer le modèle intelligent. Le réseau neuronal convolutif, qui a d'excellents antécédents en matière de reconnaissance d'images, pourrait être un choix acceptable à cette fin. Une fois le modèle construit, nous pouvons passer à la deuxième étape, qui consiste à établir un dictionnaire pour étiqueter les photos avec les noms requis afin que le système d'IA puisse reconnaître une image et fournir un résultat indiquant quelle image il a détectée. Les données fournies par le dictionnaire seront ensuite transférées vers le cadre de réalité augmentée développé pour afficher le modèle 3D requis.
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