Bilgisayarla Görme Nedir ve Neden Önemlidir?

Bir insan bir sahneye veya görüntüye baktığında, onu anlar - içinde hangi nesneler var ve eğer bir eylem gerçekleşiyorsa ne oluyor. Öte yandan bir bilgisayar, yalnızca her pikselin renk değerini tanımlayan dijital verileri işler. Bir insan için, darmadağın bir masadaki pizzayı tanımak zahmetsizdir. Ancak yakın zamana kadar bilgisayarlar aynı görevi yerine getiremeyecekti.

Bilgisayarla görme veya CV, bir bilgisayarın görsel girdilerden önemli bilgileri seçebilmesini ve bu bilgilere dayalı olarak doğru tahminler ve önerilerde bulunmasını sağlar.

Bilgisayarla Görme Nasıl Çalışır?

Bilgisayarla görmeden önce, belirli bir görüntüyü tanıyan bir program oluşturmak için, bir kişinin saatlerce manuel bacak çalışması yapması gerekiyordu. İlk olarak, benzer görüntülerden oluşan bir veri tabanının harmanlanması gerekir.

Ardından, bu görüntülerin manuel olarak analiz edilmesi, ölçülmesi ve ilgili verilerle açıklamaların yapılması gerekir. araştırmacının söz konusu nesneyi tanımlayabileceğini düşündüğü (renk, ölçümler ve şekil). Ancak o zaman yazılım tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.

Öte yandan, bilgisayarla görü, derin öğrenme olarak bilinen bir makine öğrenimi yaklaşımı kullanarak tüm bu süreci otomatikleştirir. Derin öğrenme, çok katmanlı bir sinir ağı kullanır yüzlerce potansiyel katmanla. Görüntüler söz konusu olduğunda, bu genellikle bir evrişimsel sinir ağıdır (CNN).

Derin öğrenme ve sinir ağlarının nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak açıklamak bu makalenin kapsamı dışındadır. Temel olarak, sinir ağına büyük miktarda veri beslenir. Sinir ağı, veriler hakkında doğru tahminler oluşturabilene kadar verileri tekrar tekrar analiz eder.

Bilgisayarlı görme görevi için kullanılan bir CNN durumunda, sinir ağı verileri birkaç adımdan geçirir. İlk olarak, görüntüyü birkaç parçaya (önceden etiketlenmiş tek tek pikseller veya piksel grupları) daraltır.

Ardından, görüntünün farklı parçalarında ne olduğu (sert kenarlar veya belirli nesneler gibi) hakkında tahminlerde bulunur. Bu tahminlerin doğruluğunu tekrar tekrar kontrol eder ve çok doğru olana kadar her seferinde algoritmanın parçalarını hafifçe değiştirir.

Bilgisayarlar artık o kadar güçlü ki, bir görüntüyü insan beyninden çok daha hızlı analiz edebiliyorlar, özellikle de belirli kalıpları tanımayı öğrendiklerinde. Bu şekilde, bir derin öğrenme algoritmasının insan yeteneklerini nasıl aşabileceğini görmek kolaydır.

Bilgisayarla Görme Türleri Nelerdir?

Bilgisayarla görme, görüntüleri analiz etmeyi ve anlamayı ve görüntülerle ilgili tahminlerin veya kararların çıktısını içerir. Bilgisayarla görmenin bu hedeflere ulaşmak için kullanacağı çeşitli görevler vardır. Bunlardan bazıları şunlardır:

• Görüntü Sınıflandırması: Resmin türü tanınır. Örneğin, bir kişinin yüzü, manzara veya nesne olup olmadığı. Bu tür bir görev, görüntüleri hızlı bir şekilde tanımlamak ve sınıflandırmak için kullanılabilir. Bunun bir kullanımı, sosyal medyadaki uygunsuz içeriği otomatik olarak tanımak ve engellemektir.
• Nesne tanıma: Görüntü sınıflandırmasına benzer şekilde, nesne tanıma, dağınık bir masadaki pizza gibi bir sahnedeki belirli bir nesneyi tanımlayabilir.
• Kenar algılama: Bilgisayarla görmenin yaygın bir kullanımı ve genellikle nesne algılamadaki ilk adım, bir görüntüdeki sert kenarların belirlenmesidir.
• Nesne Tanımlama: Bu, belirli bir kişiyi, parmak izlerini veya aracı tanımlamak gibi bir nesne veya görüntünün bireysel örneklerinin tanınmasıdır.
• Nesne Algılama: Algılama, bir X-ışınındaki kırık bir kemik gibi, bir görüntüdeki belirli bir özelliğin tanımlanmasıdır.
• Nesne Segmentasyonu: Bu, görüntüdeki hangi piksellerin söz konusu nesneye ait olduğunun belirlenmesidir.
• Nesne İzleme: Bir video dizisinde, bir nesne bir kez tanındığında, video boyunca kolaylıkla izlenebilir.
• Görüntü Restorasyonu: Bulanıklık, gürültü ve diğer görüntü kusurları, nesnenin arka plana karşı görüntüde nerede olduğunu doğru bir şekilde belirleyerek giderilebilir.

Bilgisayarla Görme Örnekleri

Yapay zeka zaten birkaç endüstride kullanılıyor bilgisayar görüşü için geçerli olan şaşırtıcı bir etkiye sahip. İşte bugün halihazırda kullanılan birkaç CV örneği.

Yüz tanıma

Yüz tanıma, günümüzde bilgisayarla görmenin kullanıldığı ana yollardan biridir. Bilinen yüzlerin veri tabanlarıyla karşılaştırıldığında, bilgisayarlı görme algoritmaları, tek tek insanları çok doğru bir şekilde tanımlayabilir.

• Sosyal medya, görüntüleri analiz eder ve iyi bir görüntü seçimine sahip olduğu kullanıcıları otomatik olarak etiketler.
• Dizüstü bilgisayarlar, telefonlar ve güvenlik cihazları, erişime izin verecek kişileri tanımlayabilir.
• Kolluk kuvvetleri, şüphelileri belirlemek için CCTV sistemlerinde yüz tanıma özelliğini kullanır.

İlaç

Bilgisayarla görme şu anda sağlık hizmetlerinde uzmanların yapabileceğinden daha hızlı ve daha doğru teşhisler sağlamak için kullanılmaktadır. Birçok uygulama, nörolojik hastalıklar, tümörler ve kırık veya kırık kemikler dahil olmak üzere belirli durumlar için X-ışını, BT veya MRI görüntülerini analiz etmeyi içerir.

Sürücüsüz Arabalar

Otonom araçların çevrelerini anlaması gerekiyor güvenli bir şekilde sürmek için. Bu, yolları, şeritleri, trafik sinyallerini, diğer araçları, yayaları ve daha fazlasını tanımak anlamına gelir. Tüm bu görevler, çarpışmaları önlemek ve güvenli bir şekilde sürmek için gerçek zamanlı olarak bilgisayar görüş sistemlerini kullanır.

Bilgisayarla Görme Zorlu

Bilgisayarla görmenin mevcut uygulamaları, çeşitli endüstrilerde çalışma şeklimizi değiştirmeye başladı bile. Bilgisayarlı görme, hatalı veya bozuk ekipmanı tespit edebilmekten kanseri doğru şekilde teşhis etmeye kadar, sistemleri iyileştirme ve hayat kurtarma yeteneğine sahiptir.

Ancak, zorlukları olmadan değil. Bilgisayar vizyonu, insan vizyonundan hala uzaktır. Etrafımızda olan hemen hemen her şeyi gerçek zamanlı olarak tanımamızı ve anlamamızı sağlayan binlerce yıllık bir evrime sahibiz. Ancak insan beyninin bu görevleri nasıl yerine getirdiğine dair hiçbir fikrimiz yok.

Derin öğrenme, doğru yönde atılmış büyük bir adımdır, ancak yine de inanılmaz miktarda çalışma gerektirir. insanların çok kolay bir şekilde yapabileceği bir görevi, örneğin bir arabayı yolda tanımlamak gibi yapabilen bir sistem oluşturmak. yol. Bunun nedeni, bilgisayarların kısıtlı görevleri çok etkili bir şekilde yerine getirmesidir. Görsel dünyanın toplam karmaşıklığını anlayabilen bir bilgisayar geliştirmek tamamen farklı bir top oyunudur.

Hem AI uygulamalarına hem de insan biyolojisine daha fazla araştırma yapıldığından, yakın gelecekte bilgisayarla görmenin olası kullanımlarında bir patlama görmemiz olasıdır.

Makine Öğrenimi Algoritmaları Nelerdir? İşte Nasıl Çalışırlar

Makine öğrenimi algoritmaları, hayatı kolaylaştırmak ve sistemleri iyileştirmek için tasarlanmıştır, ancak kötü sonuçlarla ters gidebilirler.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında