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Unit 3: Making Machines See introduces Class 12 Artificial Intelligence students to computer vision, the field that enables machines to interpret images and video. As part of Part B: Subject Specific Skills, the topic develops understanding of how visual data is captured, represented, processed, and analysed. Students explore concepts such as pixels, image classification, object detection, pattern recognition, and the use of datasets, while considering practical applications and responsible concerns such as privacy, bias, and reliable interpretation.
Easy · Level 2 · 6 questions
TOPIC PRACTICE
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Identifying a non-matching person as a match
Identifying the correct person as a match
Failing to identify a person who is a genuine match
Reducing the size of a facial image
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Computer vision
Natural language processing
Speech recognition
Recommendation system
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Detecting early signs of disease or water stress
Completely preventing the spread of crop diseases
Always eliminating the need for farmers to inspect their fields
Detecting signs only after the crop has been severely damaged
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Natural language processing
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Recommendation system
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Analysing leaf images to identify crop diseases
Keeping seed records in paper files
Watering a field without using any data
Printing copies of an agricultural calendar
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To understand the surroundings, objects, and distances
To operate the vehicle without any information
To remove all traffic rules
To make passengers’ private information public
Question 1EasyLevel 2
What does a false positive mean in face recognition?चेहरे की पहचान में गलत सकारात्मक (false positive) का क्या अर्थ है?
Correct answer:सही उत्तर:A
A false positive occurs when the system reports a match for a person who does not match the claimed or enrolled identity. Therefore, option A is correct. Option B is a true positive, whereas option C is a false negative because a genuine match is rejected.गलत सकारात्मक तब होता है जब प्रणाली किसी ऐसे व्यक्ति को भी मिलान घोषित कर देती है जो दावा की गई या पंजीकृत पहचान से मेल नहीं खाता। इसलिए विकल्प A सही है। विकल्प B सही सकारात्मक (true positive) है, जबकि विकल्प C गलत नकारात्मक (false negative) है, जिसमें वास्तविक मिलान को अस्वीकार कर दिया जाता है।
A municipal corporation wants to automatically identify piles of garbage in images received from cameras and notify cleaning teams. Which AI application is most suitable for this task?एक नगर निगम कैमरों से प्राप्त तस्वीरों में कचरे के ढेरों की स्वतः पहचान कर सफाई दल को सूचना भेजना चाहता है। इस कार्य के लिए AI का कौन-सा अनुप्रयोग सबसे उपयुक्त है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Computer vision identifies objects and visual patterns in images. Therefore, it is most suitable for detecting piles of garbage in camera images. Natural language processing is mainly used for text and language tasks, whereas speech recognition processes spoken audio into text or commands.कंप्यूटर विज़न चित्रों में वस्तुओं और दृश्य पैटर्न की पहचान करता है। इसलिए कैमरा-तस्वीरों में कचरे के ढेरों का पता लगाने के लिए यह सबसे उपयुक्त है। प्राकृतिक भाषा संसाधन मुख्यतः पाठ और भाषा से संबंधित कार्यों के लिए होता है, जबकि वाक् पहचान ध्वनि को पाठ या आदेशों में बदलने से संबंधित है।
What is a major benefit of artificial intelligence-based crop monitoring in agriculture?कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित फसल निगरानी का एक प्रमुख लाभ क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
By analysing data from crop images, drones, and sensors, AI can detect early signs of disease, pest infestation, or water stress. This helps farmers make timely decisions about irrigation, treatment, or other crop management actions. Therefore, option A is correct. In contrast, AI monitoring does not guarantee that crop diseases will be completely prevented; it primarily supports early detection.फसल की छवियों, ड्रोन और सेंसर से प्राप्त आँकड़ों का विश्लेषण करके AI रोग, कीट-प्रकोप या जल-तनाव के शुरुआती संकेत पहचान सकता है। इससे किसान समय पर सिंचाई, उपचार या अन्य प्रबंधन संबंधी निर्णय ले सकता है। विकल्प A सही है। इसके विपरीत, AI निगरानी रोगों को पूरी तरह रोकने की गारंटी नहीं देती; यह मुख्यतः समस्याओं की शीघ्र पहचान में सहायता करती है।
A municipal corporation develops an AI system that analyses images of waste piles to identify plastic, paper, and biodegradable waste separately. This is mainly an example of which AI capability?एक नगर निगम कूड़े के ढेरों की तस्वीरों का विश्लेषण करके प्लास्टिक, कागज और जैविक कचरे को अलग-अलग पहचानने के लिए AI प्रणाली बनाता है। यह मुख्यतः किस AI क्षमता का उदाहरण है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Computer vision enables an AI system to extract information from visual data such as photographs and classify objects or materials within them. Since the system examines waste-pile images and assigns categories such as plastic or paper, option A is correct. NLP handles language, speech recognition handles spoken audio, and recommendation systems suggest items based on preferences rather than analysing pictures.कंप्यूटर विज़न दृश्य डेटा, जैसे तस्वीरों, से जानकारी निकालकर उनमें वस्तुओं या पदार्थों को पहचानने और वर्गीकृत करने की क्षमता है। यहाँ प्रणाली कूड़े की तस्वीरों का विश्लेषण करके प्लास्टिक, कागज और जैविक कचरे की श्रेणियाँ पहचानती है, इसलिए विकल्प A सही है। NLP भाषा, वाक् पहचान आवाज़ और अनुशंसा प्रणाली पसंद के आधार पर सुझाव देती है।
Which of the following is an example of an AI application in agriculture?निम्नलिखित में से कौन-सा कृषि क्षेत्र में एआई के अनुप्रयोग का उदाहरण है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Analysing leaf photographs to detect disease is an AI application because a trained vision model can learn visual patterns such as spots, unusual colour, or damaged texture and classify the crop’s condition. Therefore option A is correct. The other choices describe manual record keeping, a non-data-based action, or printing; none requires an AI model to interpret or predict from data.पत्तियों की तस्वीरों से रोग पहचानना एआई का कृषि अनुप्रयोग है, क्योंकि प्रशिक्षित कंप्यूटर-विज़न मॉडल धब्बे, असामान्य रंग और खराब बनावट जैसे दृश्य पैटर्न सीखकर फसल की स्थिति वर्गीकृत कर सकता है। इसलिए विकल्प A सही है। अन्य विकल्पों में केवल कागज़ी रिकॉर्ड, बिना डेटा की सिंचाई या छपाई है; इनमें एआई द्वारा डेटा-विश्लेषण आवश्यक नहीं है।
Why is data from sensors important in autonomous vehicles?स्वचालित वाहनों में सेंसरों से प्राप्त आँकड़े क्यों आवश्यक होते हैं?
Correct answer:सही उत्तर:A
An autonomous vehicle uses cameras, radar, and other sensors to obtain information about nearby objects, their distances, and motion. It uses this data to choose a path, avoid obstacles, and make safe decisions. Option B is incorrect because information about the surroundings is necessary for safe vehicle operation.स्वचालित वाहन कैमरा, रडार और अन्य सेंसरों से आसपास की वस्तुओं, उनकी दूरी तथा गति की जानकारी प्राप्त करता है। इन आँकड़ों के आधार पर वह मार्ग चुन सकता है, बाधाओं से बच सकता है और सुरक्षित निर्णय ले सकता है। विकल्प B गलत है, क्योंकि वाहन को सुरक्षित रूप से चलाने के लिए परिवेश की जानकारी आवश्यक होती है।
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