ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ತಂದಿವೆ. ಇದು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯು ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಈ ವಿಷಯದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ರಕ್ಷಣಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಗ್ರಹಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪಾತ್ರ
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಕ್ಷೇತ್ರದೊಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದೆ.
ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (AR) ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (VR) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾನವ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಅನುಭವಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಭದ್ರತಾ ಕಾಳಜಿಗಳು
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಗಣನೀಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಅವುಗಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಗಮನಹರಿಸಬೇಕಾದ ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಡ್ಡುತ್ತವೆ. ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಡೇಟಾಗೆ ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶದ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಅನಧಿಕೃತ ಕಣ್ಗಾವಲುಗಳ ಅಪಾಯವು ಗಮನಾರ್ಹ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ಸೌಲಭ್ಯಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ನಿವಾಸಗಳಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ವಿರೋಧಿ ದಾಳಿಗಳಿಗೆ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಒಳಗಾಗುವಿಕೆಯು ಒತ್ತುವ ಭದ್ರತಾ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಕೂಲ ದಾಳಿಗಳು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದು ದೂರಗಾಮಿ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ಸಾಧನಗಳಂತಹ ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಮತ್ತೊಂದು ಭದ್ರತಾ ಸವಾಲು ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಸ್ವಭಾವವು ಸೈಬರ್-ಭೌತಿಕ ದಾಳಿಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರಾಜಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣ IoT ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರಬಹುದು.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳು
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸುತ್ತಲಿನ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ, ಕಣ್ಗಾವಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನೈತಿಕ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆ ಹಕ್ಕುಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎತ್ತುತ್ತವೆ. ಅವರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಗಡಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಜಾಹೀರಾತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಸಂಭಾವ್ಯ ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ದೃಶ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಒಪ್ಪಿಗೆ ಅಥವಾ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಇಲ್ಲದೆ ವಾಣಿಜ್ಯ ಲಾಭಕ್ಕಾಗಿ ಈ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ದುರುಪಯೋಗದ ಬಗ್ಗೆ ಕಳವಳವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾಳಜಿಗಳೂ ಇವೆ, ಇದು ತಾರತಮ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾನವ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ. ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳ ಅಜಾಗರೂಕತೆಯ ಶಾಶ್ವತತೆಯು ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ನ್ಯಾಯದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಭಿವರ್ಧಕರು, ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಂದ ಸಹಯೋಗದ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ರಮಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ:
ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಬಲವಾದ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.
ಪ್ರತಿಕೂಲ ದೃಢತೆ:
ವಿರೋಧಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಎದುರಾಳಿ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ತಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ದೃಢವಾದ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ.
ನೈತಿಕ ಬಳಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು:
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ನೈತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಗಾಗಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿ.
ಗೌಪ್ಯತೆ ಪ್ರಭಾವದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು:
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಲು ಗೌಪ್ಯತೆ ಪ್ರಭಾವದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು.
ನಿಯಂತ್ರಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ:
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪುನರ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಿರುವ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪರಿಗಣನೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕ್ರಮಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ ನಾವೀನ್ಯತೆ, ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಈ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿವರ್ತಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.