Görüntülerde Anomali Tespiti

Tanım

Görüntülerde anomali tespiti, görsel verilerde beklenen davranış veya desenlere uymayan örüntü ya da unsurların belirlenmesi sürecine denir. Bu süreç, “normal” çoğunluktan belirgin şekilde sapan olağandışı veya nadir öğelerin tespitini içerir. Endüstriyel denetim gibi uygulamalarda kusurların tespiti ürün kalitesinin korunması için hayati öneme sahiptir. Anomali tespiti ayrıca tıbbi görüntüleme, gözetim, çevresel izleme ve daha pek çok alanda kullanılabilir. Sadece normal görüntülerle eğitime ihtiyaç duyan PatchCore gibi teknikler, anormal görüntülerin nadir veya pahalı olduğu senaryolarda tespiti geliştirmek için geliştirilmiştir.

Önemi

Anomali tespitinin önemi, sorunları erken tespit ederek önemli aksaklıkları önleyebilme yeteneğiyle ortaya çıkar. Örneğin üretimde, kusurların tespiti hatalı ürünlerin tüketiciye ulaşmasını engeller, kalite standartlarının korunmasını ve olası geri çağırmaların önlenmesini sağlar. Tıbbi görüntülemede, anomaliyi erken tespit etmek hastalıkların erken teşhisi ve tedavisine olanak tanır, hasta sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirir. Anomalilerin geniş insan müdahalesi olmadan otomatik olarak tespit edilebilmesi süreçlerde verimlilik ve tutarlılığı da artırır.

Anomali Tespit Yöntemleri

Görüntülerde anomali tespiti, genel olarak gözetimsiz ve gözetimli yöntemler olarak ikiye ayrılır; etiketli anormal veri eksikliği nedeniyle gözetimsiz yöntemler daha yaygındır.

Gözetimsiz Anomali Tespiti

1. Özellik Gömme Benzerliğine Dayalı Yöntemler:
   Bu yöntemler, görüntülerden derin sinir ağları ile özellikler çıkarır ve normalliği temsil eden referans vektörleri öğrenir. Test görüntüsünün özellikleri ile bu referans vektörleri arasındaki mesafeye göre anomali tespiti yapılır. PatchCore gibi teknikler, normal görüntü yamalarından yerel olarak farkında olan özellikleri kullanır ve bu özellikleri yaklaşık olarak belirlemek için alt örnekleme uygular; böylece normal desenleri tanımlayan bir özellik bankası oluşturur.

2. Yeniden Yapılandırma Tabanlı Yöntemler:
   Bu yöntemler, modellerin normal görüntüleri yeniden yapılandıracak şekilde eğitilmesini içerir. Yeniden yapılandırılamayan görüntüler anomali olarak tespit edilir. Örneğin otomatik kodlayıcılar, girdilerini yeniden oluşturmak üzere eğitilen sinir ağlarıdır. Normal görüntülerle eğitildiklerinde anomalileri yeniden yapılandırmakta zorlanırlar; bu da yeniden yapılandırma hatası üzerinden tespit sağlar. Orijinal olarak NLP için geliştirilen Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN) ve Dönüştürücüler de görüntü işleme görevlerinde anomali tespiti için kullanılır.

Zayıf Gözetimli Anomali Tespiti

Bu yöntemler, daha yüksek tespit doğruluğu için normal ve az sayıda etiketli anormal örneğin bir arada kullanılmasını içerir. Normal ve anormal bölgeler arasındaki farkları vurgulamak için pekiştirmeli öğrenme tabanlı örnekleme gibi teknikler kullanılır.

Kullanım Alanları

• Endüstriyel Denetim: Devre kartları, tekstil ürünleri veya üretilmiş parçalar gibi ürünlerde kalite kontrol için kusurların tespiti.
• Tıbbi Görüntüleme: Hastalık göstergesi olabilecek tümör veya lezyon gibi tıbbi taramalardaki anormalliklerin belirlenmesi.
• Gözetim: Normal desenlerden sapma gösteren şüpheli hareket veya nesnelerin güvenlik kameralarında tespiti.
• Çevresel İzleme: Çevresel sorunları veya değişiklikleri gösterebilecek uydu görüntülerindeki değişikliklerin belirlenmesi.
• Sahtekarlık Tespiti: Finansal işlemler veya belgelerdeki görüntülerde anomali tespitiyle sahtecilik veya dolandırıcılık faaliyetlerinin belirlenmesi.

Zorluklar

• Veri Dengesizliği: Anomaliler, normal örneklere kıyasla nadirdir; bu da etkili modellerin eğitilmesinde zorluk yaratır.
• Karmaşıklık: Görüntü verisinin yüksek boyutluluğu ve karmaşıklığı, anlamlı özellikler çıkarmayı zorlaştırır.
• Yanlış Pozitifler: Gerçek anomalilerin tespitiyle birlikte yanlış alarmların en aza indirilmesi için hassasiyet ve özgüllük arasında denge kurulması gerekir.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük hacimli görüntü verisini verimli şekilde işlemek için ölçeklenebilir ve sağlam algoritmalara ihtiyaç vardır.

Yapay Zeka ve Otomasyon ile Bağlantısı

Görüntülerde anomali tespiti, insan müdahalesi olmadan anomali tespit sürecini otomatikleştirmek için özellikle derin öğrenme olmak üzere yapay zekadan yararlanır. Bu yetenek, tutarlılığın ve hızın önemli olduğu otomatik kalite kontrol gibi uygulamalarda kritiktir. Anomali tespitinin sohbet botları gibi yapay zeka sistemleriyle entegrasyonu, görsel veri analiziyle zamanında uyarılar ve içgörüler sağlayarak karar alma süreçlerini geliştirebilir.

Gelecek Yönelimler

Yapay zeka ve makine öğrenmesindeki ilerlemeler, daha az etiketli örnekle öğrenebilen ve daha yorumlanabilir sonuçlar sunabilen daha gelişmiş modellerle anomali tespit yeteneklerini artıracaktır. Anomali tespitinin diğer yapay zeka teknolojileriyle entegrasyonu, çeşitli sektörlerde daha kapsamlı ve otomatik çözümler sunacaktır.

Sonuç olarak, görüntülerde anomali tespiti; kalite güvence, güvenlik ve verimlilik açısından birçok sektörde önemli etkileri olan çok yönlü bir görevdir. Yapay zeka teknolojileri geliştikçe, daha doğru ve verimli anomali tespit sistemlerinin potansiyeli artacak ve yenilik ile iyileştirme için yeni fırsatlar sunacaktır.