முகப்பு வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ: உலாவியில் கணினிப் பார்வை ஒருங்கிணைப்புக்கான வழிகாட்டி

இணைய உலாவி என்பது நிலையான உள்ளடக்கத்தைக் காண்பிப்பதற்கு மட்டுமின்றி, ஒரு சக்திவாய்ந்த தளமாக வளர்ந்து வருகிறது. ஜாவாஸ்கிரிப்ட் மற்றும் உலாவி ஏபிஐ-களின் முன்னேற்றங்களுடன், நாம் இப்போது கிளையன்ட் பக்கத்தில் நேரடியாக சிக்கலான பணிகளைச் செய்ய முடியும். அப்படிப்பட்ட ஒரு முன்னேற்றம்தான் வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ (Shape Detection API), இது டெவலப்பர்களை படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் முகங்கள், பார்கோடுகள் மற்றும் உரை உள்ளிட்ட பல்வேறு வடிவங்களைக் கண்டறிய அனுமதிக்கும் ஒரு உலாவி ஏபிஐ ஆகும். இது அடிப்படை கணினிப் பார்வை பணிகளுக்காக சர்வர் பக்க செயலாக்கத்தை நம்பாமல், ஊடாடும் மற்றும் அறிவார்ந்த வலைப் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளின் உலகத்தைத் திறக்கிறது.

வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ என்றால் என்ன?

வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ, கணினிப் பார்வை அல்காரிதம்களை உலாவியில் நேரடியாக அணுக ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட வழியை வழங்குகிறது. இது மூன்று முக்கிய கண்டறிவான்களை வெளிப்படுத்துகிறது:

• FaceDetector: படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் மனித முகங்களைக் கண்டறிகிறது.
• BarcodeDetector: பல்வேறு பார்கோடு வடிவங்களைக் கண்டறிந்து டிகோட் செய்கிறது.
• TextDetector: படங்களுக்குள் உள்ள உரைப் பகுதிகளைக் கண்டறிகிறது. (குறிப்பு: இன்னும் உலாவிகள் முழுவதும் பரவலாக செயல்படுத்தப்படவில்லை)

இந்தக் கண்டறிவான்கள் கிளையன்ட்டின் சாதனத்தில் நேரடியாகச் செயல்படுகின்றன, அதாவது படம் அல்லது வீடியோ தரவைச் செயலாக்க சேவையகத்திற்கு அனுப்பத் தேவையில்லை. இது பல நன்மைகளை வழங்குகிறது, அவற்றுள்:

• தனியுரிமை: முக்கியமான தரவு பயனரின் சாதனத்திலேயே இருக்கும்.
• செயல்திறன்: சேவையக சுற்றுப் பயணம் இல்லாததால் தாமதம் குறைகிறது.
• ஆஃப்லைன் திறன்: சில செயலாக்கங்கள் ஆஃப்லைன் கண்டறிதலை அனுமதிக்கலாம்.
• சேவையக செலவுகள் குறைவு: உங்கள் பின்தள உள்கட்டமைப்பில் செயலாக்கச் சுமை குறைகிறது.

உலாவி ஆதரவு

வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ-க்கான உலாவி ஆதரவு இன்னும் வளர்ந்து வருகிறது. Chrome மற்றும் Edge போன்ற சில நவீன உலாவிகளில் இந்த ஏபிஐ கிடைத்தாலும், Firefox மற்றும் Safari போன்ற மற்றவற்றில் ஆதரவு குறைவாக இருக்கலாம் அல்லது சோதனை அம்சங்களை இயக்க வேண்டியிருக்கும். உற்பத்தியில் ஏபிஐ-ஐ நம்புவதற்கு முன், எப்போதும் சமீபத்திய உலாவி இணக்கத்தன்மை அட்டவணைகளைச் சரிபார்க்கவும். ஒவ்வொரு அம்சத்திற்குமான தற்போதைய ஆதரவைச் சரிபார்க்க caniuse.com போன்ற வலைத்தளங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.

FaceDetector ஏபிஐ-ஐப் பயன்படுத்துதல்

ஒரு படத்தில் முகங்களைக் கண்டறிய FaceDetector ஏபிஐ-ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுடன் தொடங்குவோம்.

அடிப்படை முகக் கண்டறிதல்

FaceDetector-ஐப் பயன்படுத்துவதைக் காட்டும் ஒரு அடிப்படை குறியீடு துணுக்கு இங்கே உள்ளது:

const faceDetector = new FaceDetector();

const image = document.getElementById('myImage'); // Assume this is an <img> element

faceDetector.detect(image)
  .then(faces => {
    faces.forEach(face => {
      console.log('Face detected at:', face.boundingBox);
      // You can draw a rectangle around the face using canvas
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Face detection failed:', error);
  });

விளக்கம்:

1. நாம் FaceDetector வகுப்பின் ஒரு புதிய நிகழ்வை உருவாக்குகிறோம்.
2. நமது HTML-இல் உள்ள ஒரு பட உறுப்புக்கு (<img>) ஒரு குறிப்பைப் பெறுகிறோம்.
3. நாம் FaceDetector-இன் detect() முறையை அழைக்கிறோம், அதில் பட உறுப்பை அனுப்புகிறோம்.
4. detect() முறையானது, கண்டறியப்பட்ட ஒவ்வொரு முகத்தையும் குறிக்கும் Face பொருட்களின் வரிசையுடன் தீர்க்கப்படும் ஒரு Promise-ஐ வழங்குகிறது.
5. நாம் Face பொருட்களின் வரிசையை மீண்டும் மீண்டும் சரிபார்த்து, ஒவ்வொரு முகத்தின் எல்லைப் பெட்டியையும் கன்சோலில் பதிவு செய்கிறோம். boundingBox பண்பு, முகத்தைச் சுற்றியுள்ள செவ்வகத்தின் ஆயத்தொலைவுகளைக் கொண்டுள்ளது.
6. கண்டறிதல் செயல்பாட்டின் போது ஏற்படக்கூடிய எந்தப் பிழைகளையும் கையாள ஒரு catch() பிளாக்கையும் நாம் சேர்க்கிறோம்.

முகக் கண்டறிதல் விருப்பங்களைத் தனிப்பயனாக்குதல்

FaceDetector கன்ஸ்ட்ரக்டர் உள்ளமைவு விருப்பங்களுடன் ஒரு விருப்பப் பொருளை ஏற்றுக்கொள்கிறது:

• maxDetectedFaces: கண்டறிய வேண்டிய முகங்களின் அதிகபட்ச எண்ணிக்கை. இயல்பாக 1.
• fastMode: வேகமான, ஆனால் துல்லியம் குறைவாக இருக்கக்கூடிய, கண்டறிதல் பயன்முறையைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா என்பதைக் குறிக்கும் ஒரு பூலியன். இயல்பாக false.

எடுத்துக்காட்டு:

const faceDetector = new FaceDetector({ maxDetectedFaces: 5, fastMode: true });

கண்டறியப்பட்ட முகங்களைச் சுற்றி செவ்வகங்கள் வரைதல்

கண்டறியப்பட்ட முகங்களை பார்வைக்கு முன்னிலைப்படுத்த, HTML5 கேன்வாஸ் ஏபிஐ-ஐப் பயன்படுத்தி அவற்றைச் சுற்றி செவ்வகங்களை வரையலாம். அது எப்படி என்பது இங்கே:

const canvas = document.getElementById('myCanvas');
const context = canvas.getContext('2d');

const image = document.getElementById('myImage');

faceDetector.detect(image)
  .then(faces => {
    faces.forEach(face => {
      const { x, y, width, height } = face.boundingBox;

      context.beginPath();
      context.rect(x, y, width, height);
      context.lineWidth = 2;
      context.strokeStyle = 'red';
      context.stroke();
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Face detection failed:', error);
  });

முக்கியம்: கேன்வாஸ் உறுப்பு பட உறுப்பின் மேல் சரியாக நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.

BarcodeDetector ஏபிஐ-ஐப் பயன்படுத்துதல்

BarcodeDetector ஏபிஐ படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் பார்கோடுகளைக் கண்டறிந்து டிகோட் செய்ய உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது பலவிதமான பார்கோடு வடிவங்களை ஆதரிக்கிறது, அவற்றுள்:

• EAN-13
• EAN-8
• UPC-A
• UPC-E
• Code 128
• Code 39
• Code 93
• Codabar
• ITF
• QR Code
• Data Matrix
• Aztec
• PDF417

அடிப்படை பார்கோடு கண்டறிதல்

BarcodeDetector-ஐப் பயன்படுத்துவது எப்படி என்பது இங்கே:

const barcodeDetector = new BarcodeDetector();

const image = document.getElementById('myBarcodeImage');

barcodeDetector.detect(image)
  .then(barcodes => {
    barcodes.forEach(barcode => {
      console.log('Barcode detected:', barcode.rawValue);
      console.log('Barcode format:', barcode.format);
      console.log('Bounding Box:', barcode.boundingBox);
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Barcode detection failed:', error);
  });

விளக்கம்:

1. நாம் BarcodeDetector வகுப்பின் ஒரு புதிய நிகழ்வை உருவாக்குகிறோம்.
2. பார்கோடு கொண்ட ஒரு பட உறுப்பிற்கு ஒரு குறிப்பைப் பெறுகிறோம்.
3. நாம் detect() முறையை அழைக்கிறோம், அதில் பட உறுப்பை அனுப்புகிறோம்.
4. detect() முறையானது, DetectedBarcode பொருட்களின் வரிசையுடன் தீர்க்கப்படும் ஒரு Promise-ஐ வழங்குகிறது.
5. ஒவ்வொரு DetectedBarcode பொருளும் கண்டறியப்பட்ட பார்கோடு பற்றிய தகவல்களைக் கொண்டுள்ளது, அவற்றுள்:
• rawValue: டிகோட் செய்யப்பட்ட பார்கோடு மதிப்பு.
• format: பார்கோடு வடிவம் (எ.கா., 'qr_code', 'ean_13').
• boundingBox: பார்கோட்டின் எல்லைப் பெட்டியின் ஆயத்தொலைவுகள்.
6. இந்தத் தகவலை நாம் கன்சோலில் பதிவு செய்கிறோம்.
7. நாம் பிழை கையாளுதலையும் சேர்க்கிறோம்.

பார்கோடு கண்டறிதல் வடிவங்களைத் தனிப்பயனாக்குதல்

BarcodeDetector கன்ஸ்ட்ரக்டருக்கு விருப்ப வடிவ குறிப்புகளின் வரிசையை அனுப்புவதன் மூலம் நீங்கள் கண்டறிய விரும்பும் பார்கோடு வடிவங்களைக் குறிப்பிடலாம்:

const barcodeDetector = new BarcodeDetector({ formats: ['qr_code', 'ean_13'] });

இது கண்டறிதலை QR குறியீடுகள் மற்றும் EAN-13 பார்கோடுகளுக்கு மட்டும் கட்டுப்படுத்தும், இது செயல்திறனை மேம்படுத்தக்கூடும்.

TextDetector ஏபிஐ-ஐப் பயன்படுத்துதல் (சோதனை நிலை)

TextDetector ஏபிஐ படங்களுக்குள் உள்ள உரைப் பகுதிகளைக் கண்டறிய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும், இந்த ஏபிஐ இன்னும் சோதனை நிலையில் உள்ளது மற்றும் எல்லா உலாவிகளிலும் செயல்படுத்தப்படாமல் இருக்கலாம் என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். அதன் கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் நடத்தை சீரற்றதாக இருக்கலாம். அதைப் பயன்படுத்த முயற்சிக்கும் முன் உலாவி இணக்கத்தன்மையை கவனமாகச் சரிபார்க்கவும்.

அடிப்படை உரை கண்டறிதல் (கிடைத்தால்)

TextDetector-ஐ நீங்கள் *எப்படி* பயன்படுத்தலாம் என்பதற்கான ஒரு எடுத்துக்காட்டு இங்கே உள்ளது, ஆனால் இது வேலை செய்யாமல் போகலாம் என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள்:

const textDetector = new TextDetector();

const image = document.getElementById('myTextImage');

textDetector.detect(image)
  .then(texts => {
    texts.forEach(text => {
      console.log('Text detected:', text.rawValue);
      console.log('Bounding Box:', text.boundingBox);
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error('Text detection failed:', error);
  });

TextDetector கிடைத்து, கண்டறிதல் வெற்றிகரமாக இருந்தால், texts வரிசையில் DetectedText பொருட்கள் இருக்கும், ஒவ்வொன்றும் ஒரு rawValue (கண்டறியப்பட்ட உரை) மற்றும் ஒரு boundingBox-ஐக் கொண்டிருக்கும்.

கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

• செயல்திறன்: கிளையன்ட் பக்க செயலாக்கம் சில சந்தர்ப்பங்களில் செயல்திறன் நன்மைகளை வழங்கினாலும், சிக்கலான பட பகுப்பாய்வு இன்னும் வளம் மிகுந்ததாக இருக்கலாம். செயலாக்க நேரத்தைக் குறைக்க உங்கள் படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களை வலை விநியோகத்திற்காக மேம்படுத்தவும். வேகமான, ஆனால் துல்லியம் குறைவாக இருக்கக்கூடிய கண்டறிதலுக்கு FaceDetector-இல் உள்ள fastMode விருப்பத்தைப் பயன்படுத்தவும்.
• தனியுரிமை: உங்கள் பயனர்களுக்கு கிளையன்ட் பக்க செயலாக்கத்தின் தனியுரிமை நன்மைகளை வலியுறுத்துங்கள். நீங்கள் ஏபிஐ-ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறீர்கள் மற்றும் அவர்களின் தரவு எவ்வாறு கையாளப்படுகிறது (அல்லது இந்த விஷயத்தில், கையாளப்படவில்லை) என்பது குறித்து வெளிப்படையாக இருங்கள்.
• பிழை கையாளுதல்: ஏபிஐ ஆதரிக்கப்படாத அல்லது கண்டறிதல் தோல்வியுறும் சந்தர்ப்பங்களைச் சிறப்பாகக் கையாள, எப்போதும் வலுவான பிழை கையாளுதலைச் சேர்க்கவும். பயனருக்குத் தகவலறிந்த பிழைச் செய்திகளை வழங்கவும்.
• அம்சக் கண்டறிதல்: வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ-ஐப் பயன்படுத்துவதற்கு முன், அது பயனரின் உலாவியில் ஆதரிக்கப்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கவும்:

if ('FaceDetector' in window) {
  // FaceDetector is supported
} else {
  console.warn('FaceDetector is not supported in this browser.');
  // Provide an alternative implementation or disable the feature
}

• அணுகல்தன்மை: வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ-ஐப் பயன்படுத்துவதன் அணுகல்தன்மை தாக்கங்களைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, சில அம்சங்களை இயக்க முகக் கண்டறிதலைப் பயன்படுத்தினால், கண்டறிய முடியாத பயனர்கள் அந்த அம்சங்களை அணுக மாற்று வழிகளை வழங்கவும்.
• நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகள்: முகக் கண்டறிதல் மற்றும் பிற கணினிப் பார்வை தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நெறிமுறைத் தாக்கங்களைக் கவனத்தில் கொள்ளுங்கள். பாகுபாடான அல்லது தீங்கு விளைவிக்கக்கூடிய வழிகளில் இந்த தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும். எடுத்துக்காட்டாக, சில மக்கள்தொகைக் குழுக்களுக்குத் தவறான அல்லது நியாயமற்ற முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கக்கூடிய முகக் கண்டறிதல் அல்காரிதங்களில் உள்ள சாத்தியமான சார்புகள் குறித்து எச்சரிக்கையாக இருங்கள். இந்தச் சார்புகளைத் தணிக்க தீவிரமாகச் செயல்படுங்கள்.

பயன்பாட்டு வழக்குகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள்

வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ வலைப் பயன்பாட்டு மேம்பாட்டிற்கு பல அற்புதமான சாத்தியங்களைத் திறக்கிறது. இங்கே சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

• படம் மற்றும் வீடியோ எடிட்டிங்: வடிப்பான்கள், விளைவுகள் அல்லது திருத்தங்களைப் பயன்படுத்த படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் முகங்களை தானாகக் கண்டறியவும்.
• பெரிதாக்கப்பட்ட யதார்த்தம் (AR): நிகழ்நேரத்தில் பயனர்களின் முகங்களில் மெய்நிகர் பொருட்களை மேலடுக்கு செய்ய முகக் கண்டறிதலைப் பயன்படுத்தவும்.
• அணுகல்தன்மை: பார்வை குறைபாடு உள்ள பயனர்களுக்கு படங்களில் உள்ள பொருட்களைத் தானாகக் கண்டறிந்து விவரிப்பதன் மூலம் உதவுங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வலைத்தளம் வெப்கேம் ஸ்ட்ரீமில் ஒரு நபர் இருக்கும்போது அறிவிக்க முகக் கண்டறிதலைப் பயன்படுத்தலாம்.
• பாதுகாப்பு: பாதுகாப்பான அங்கீகாரம் அல்லது தரவு உள்ளீட்டிற்கு கிளையன்ட் பக்க பார்கோடு ஸ்கேனிங்கைச் செயல்படுத்தவும். இது மொபைல் வலைப் பயன்பாடுகளுக்கு குறிப்பாகப் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• ஊடாடும் விளையாட்டுகள்: பயனர்களின் முகபாவனைகள் அல்லது அசைவுகளுக்குப் பதிலளிக்கும் விளையாட்டுகளை உருவாக்கவும். நீங்கள் சிமிட்டுவதன் மூலம் அல்லது சிரிப்பதன் மூலம் ஒரு பாத்திரத்தைக் கட்டுப்படுத்தும் ஒரு விளையாட்டைக் கற்பனை செய்து பாருங்கள்.
• ஆவண ஸ்கேனிங்: OCR (Optical Character Recognition) செயலாக்கத்திற்காக ஸ்கேன் செய்யப்பட்ட ஆவணங்களில் உரைப் பகுதிகளைத் தானாகக் கண்டறியவும். TextDetector தானாக OCR செய்யாவிட்டாலும், மேலதிக செயலாக்கத்திற்கான உரைப் பகுதிகளைக் கண்டறிய இது உதவும்.
• மின்னணு வர்த்தகம்: பயனர்கள் பௌதீகக் கடைகளில் உள்ள பொருட்களின் பார்கோடுகளை ஸ்கேன் செய்து அவற்றை ஒரு மின்-வணிக இணையதளத்தில் விரைவாகக் கண்டறிய அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பயனர் ஒரு நூலகத்தில் ஒரு புத்தகத்தின் பார்கோடை ஸ்கேன் செய்து அதை ஆன்லைனில் விற்பனைக்குக் காணலாம்.
• கல்வி: மாணவர்களின் ஈடுபாட்டைக் கண்டறிந்து அதற்கேற்ப கற்றல் அனுபவத்தை சரிசெய்ய முகக் கண்டறிதலைப் பயன்படுத்தும் ஊடாடும் கற்றல் கருவிகள். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பயிற்சித் திட்டம் ஒரு மாணவர் குழப்பமாக இருக்கிறாரா அல்லது விரக்தியடைந்திருக்கிறாரா என்பதைத் தீர்மானிக்க அவர்களின் முகபாவனைகளைக் கண்காணித்து பொருத்தமான உதவியை வழங்க முடியும்.

உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டு: ஒரு உலகளாவிய மின்-வணிக நிறுவனம் தங்கள் மொபைல் இணையதளத்தில் பார்கோடு ஸ்கேனிங்கை ஒருங்கிணைக்கலாம், இது பல்வேறு நாடுகளில் உள்ள வாடிக்கையாளர்களுக்கு உள்ளூர் மொழி அல்லது தயாரிப்பு பெயரிடும் மரபுகளைப் பொருட்படுத்தாமல் தயாரிப்புகளை விரைவாகக் கண்டறிய அனுமதிக்கிறது. பார்கோடு ஒரு உலகளாவிய அடையாளங்காட்டியை வழங்குகிறது.

வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ-க்கு மாற்றுகள்

வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ உலாவியில் கணினிப் பார்வை பணிகளைச் செய்ய ஒரு வசதியான வழியை வழங்கினாலும், கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய மாற்று அணுகுமுறைகளும் உள்ளன:

• சர்வர் பக்க செயலாக்கம்: OpenCV அல்லது TensorFlow போன்ற பிரத்யேக கணினிப் பார்வை நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி செயலாக்கத்திற்காக நீங்கள் படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களை ஒரு சேவையகத்திற்கு அனுப்பலாம். இந்த அணுகுமுறை அதிக நெகிழ்வுத்தன்மையையும் கட்டுப்பாட்டையும் வழங்குகிறது, ஆனால் அதிக உள்கட்டமைப்பு தேவைப்படுகிறது மற்றும் தாமதத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறது.
• WebAssembly (Wasm): C++ போன்ற மொழிகளில் எழுதப்பட்ட கணினிப் பார்வை நூலகங்களை WebAssembly-க்கு தொகுத்து அவற்றை உலாவியில் இயக்கலாம். இந்த அணுகுமுறை கிட்டத்தட்ட நேட்டிவ் செயல்திறனை வழங்குகிறது, ஆனால் அதிக தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம் தேவைப்படுகிறது மற்றும் உங்கள் பயன்பாட்டின் ஆரம்ப பதிவிறக்க அளவை அதிகரிக்கக்கூடும்.
• ஜாவாஸ்கிரிப்ட் நூலகங்கள்: tracking.js அல்லது face-api.js போன்ற பல ஜாவாஸ்கிரிப்ட் நூலகங்கள் கணினிப் பார்வை செயல்பாட்டை வழங்குகின்றன. இந்த நூலகங்கள் WebAssembly-ஐ விட பயன்படுத்த எளிதாக இருக்கலாம், ஆனால் செயல்திறன் மிக்கதாக இருக்காது.

முடிவுரை

முகப்பு வடிவக் கண்டறிதல் ஏபிஐ உங்கள் வலைப் பயன்பாடுகளுக்கு கணினிப் பார்வை திறன்களைக் கொண்டுவருவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். கிளையன்ட் பக்க செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நீங்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம், பயனர் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கலாம் மற்றும் சேவையக செலவுகளைக் குறைக்கலாம். உலாவி ஆதரவு இன்னும் வளர்ந்து கொண்டிருந்தாலும், இந்த ஏபிஐ வலை மேம்பாட்டின் எதிர்காலத்தைப் பற்றிய ஒரு பார்வையை வழங்குகிறது, அங்கு சிக்கலான பணிகளை உலாவியில் நேரடியாகச் செய்ய முடியும். உலாவி ஆதரவு மேம்பட்டு, ஏபிஐ முதிர்ச்சியடையும் போது, இந்தத் தொழில்நுட்பத்தின் இன்னும் புதுமையான மற்றும் அற்புதமான பயன்பாடுகளை நாம் காணலாம். ஏபிஐ-ஐப் பரிசோதனை செய்து, அதன் சாத்தியக்கூறுகளை ஆராய்ந்து, வலையின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்க அதன் பரிணாமத்திற்குப் பங்களிக்கவும்.

கணினிப் பார்வை தொழில்நுட்பங்களுடன் பணிபுரியும் போது எப்போதும் நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகளுக்கும் பயனர் தனியுரிமைக்கும் முன்னுரிமை அளிக்க வேண்டும் என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள்.