Bilgisayarla Görü

Bilgisayarla Görü, yapay zekâ (YZ) alanında, bilgisayarların görsel dünyayı yorumlamasını ve anlamasını sağlamaya odaklanan bir alandır. Kameralardan, videolardan ve derin öğrenme modellerinden alınan dijital görüntülerden yararlanarak, makineler nesneleri doğru bir şekilde tanımlayabilir, sınıflandırabilir ve ardından “gördüklerine” tepki verebilirler.

Bilgisayarla Görü Kavramı

Bilgisayarla Görü’nün temel kavramı, bilgisayarların insan gözüne benzer şekilde görüntü ve video verilerini işlemesini, analiz etmesini ve anlamasını sağlayan algoritma ve tekniklerin geliştirilmesini içerir. Bu, nesne tespiti, görüntü tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görevleri kapsar.

Bilgisayarla Görü’nün Tanımı

Bilgisayarla Görü, bilgisayarların görsel verileri yorumlamasını ve bu verilere dayalı kararlar almasını sağlayan teknolojik bir disiplin olarak tanımlanabilir. Sinir ağları ve derin öğrenme gibi çeşitli YZ tabanlı teknikler kullanılarak, sistemler yüz tanıma, otonom sürüş ve tıbbi görüntü analizi gibi karmaşık görsel görevleri yerine getirebilir.

Bilgisayarla Görü Uygulamaları

Bilgisayarla Görü’nün uygulama alanları oldukça geniştir ve birçok sektörü kapsamaktadır:

• Sağlık: Tanı amaçlı tıbbi görüntülerin otomatik analizi.
• Otomotiv: Gerçek zamanlı görüntü işleme yoluyla otonom araç geliştirme.
• Perakende: Görsel arama ve envanter yönetimiyle müşteri deneyimini iyileştirme.
• Güvenlik: Gözetim için yüz tanıma sistemlerinin uygulanması.
• Üretim: Üretim hatlarında kalite kontrol ve hata tespiti.

Bilgisayarla Görüde Temel Teknikler

Bilgisayarla Görüde kullanılan bazı temel teknikler şunlardır:

• Görüntü Sınıflandırma: Bir görüntüdeki nesneleri tanımlama ve kategorilere ayırma.
• Nesne Tespiti: Bir görüntüde veya videoda nesneleri bulma ve tanımlama.
• Görüntü Segmentasyonu: Bir görüntüyü daha kolay analiz için bölümlere veya bölgelere ayırma.
• Özellik Çıkarımı: Görüntülerdeki anahtar özellikleri veya desenleri belirleme.

Bilgisayarla Görü Nasıl Çalışır?

Bilgisayarla Görü aşağıdaki adımlar aracılığıyla çalışır:

1. Görüntü Edinimi: Dijital görüntülerin veya video verilerinin yakalanması.
2. Ön İşleme: Verinin analiz için hazırlanması ve iyileştirilmesi.
3. Özellik Çıkarımı: Verideki ilgili özelliklerin veya desenlerin tanımlanması.
4. Model Eğitimi: Makine öğrenimi algoritmalarıyla çıkarılan özellikler üzerinde modellerin eğitilmesi.
5. Çıkarım: Eğitilmiş modellerin yeni verilere uygulanarak tahmin veya karar verilmesi.

Bilgisayarla Görünün Tarihi

Işığın ve Görmenin İlk Gelişmeleri (1700’ler – 1900’ler)

Bilgisayarla görünün yolculuğu, bilim dünyasının ışığın davranışına olan ilgisiyle başladı. 1700’lerin başı ile 1900’ler arasında, ışık ve görmenin prensiplerinin anlaşılması konusunda önemli ilerlemeler kaydedildi. Bu dönemde:

• Fotoğrafçılık: Hareketin incelenmesi ve 1884 yılında Kodak tarafından ilk kamera sisteminin oluşturulması önemli dönüm noktalarıydı.
• Optik ve Görsel Algı: Araştırmacılar optiğin ve görsel algının doğasını inceleyerek gelecekteki teknolojik ilerlemelerin temelini attılar.

Dijital Görüntülemenin Doğuşu (1957)

1957 yılında Dr. Russell A. Kirsch ve ekibinin National Bureau of Standards (NBS)‘da geliştirdiği ilk dijital görüntü tarayıcı ile alanda devrim niteliğinde bir atılım yaşandı. “Cyclograph”, görüntüleri sayıların oluşturduğu bir ızgaraya dönüştürdü ve görsel bilgilerin dijital temsilini mümkün kıldı. Bu yenilik, modern bilgisayarla görü sistemlerinin önünü açtı.

• İlk Dijital Görüntü: Taranan ilk görüntü, Kirsch’in üç aylık oğlu Walden’in baş ve omuzlarının yer aldığı bir fotoğraftı ve dijital görüntü işlemenin başlangıcı oldu.

Yapay Zekânın Yükselişi (1960’lar – 1980’ler)

Yapay zekânın (YZ) bilgisayarla görüyle bütünleşmesi, 1960’larda ivme kazanmaya başladı. Araştırmacılar, makinelerin görsel verileri nasıl yorumlayabileceğini keşfetmeye başladılar.

• Desen Tanıma: İlk çalışmalar, makinelerin görüntülerdeki belirli nesne veya özellikleri tanımasını sağlayan desen tanımaya odaklandı.
• Robotik: Robotik alanı, bilgisayarla görünün sağladığı yeteneklerle büyük ilerleme kaydederek robotların çevrelerini algılayıp onlarla etkileşime geçmesini sağladı.

Makine Öğrenimindeki Gelişmeler (1990’lar – 2000’ler)

1990’lar ve 2000’ler, makine öğreniminde önemli gelişmelere sahne oldu ve bu da bilgisayarla görünün ilerlemesini daha da hızlandırdı.

• Sinir Ağları: Özellikle evrişimli sinir ağlarının (CNN) yeniden yükselişi, görüntü tanıma görevlerinde devrim yarattı.
• Büyük Veri Kümeleri: ImageNet gibi büyük etiketli veri kümelerinin erişilebilir olması, daha doğru ve sağlam bilgisayarla görü modellerinin eğitilmesini sağladı.

Modern Dönem: Derin Öğrenme ve Ötesi (2010’lar – Günümüz)

Bilgisayarla görünün modern dönemi, doğruluk ve yetenekleri büyük ölçüde artıran derin öğrenme tekniklerinin yaygın şekilde benimsenmesiyle karakterize edilmektedir.

• Nesne Tespiti ve Segmentasyonu: Gelişmiş algoritmalar, artık gerçek zamanlı uygulamalarda hassas nesne tespiti ve segmentasyonu sağlamaktadır.
• Otonom Araçlar: Bilgisayarla görü, otonom araçların geliştirilmesinde kritik bir bileşendir ve araçların çevrelerini güvenle algılayıp yönlendirmesini sağlar.

Bilgisayarla Görüde Gelişmelerin Kronolojisi

Bilgisayarla Görünün Geleceği

Bilgisayarla Görü’nün geleceği, YZ ve hesaplama gücündeki sürekli gelişmelerle oldukça parlak görünmektedir. Artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) gibi yeni teknolojiler, Bilgisayarla Görü uygulamalarını ve yeteneklerini daha da genişleterek onu günlük yaşamımızın ayrılmaz bir parçası haline getirecektir.

Kaynakça

• IBM – Bilgisayarla Görü Nedir?
• AWS – Bilgisayarla Görü Nedir?
• Wikipedia – Bilgisayarla Görü
• SAS – Bilgisayarla Görü: Nedir ve Neden Önemlidir
• Spiceworks – Bilgisayarla Görü Anlamı, Örnekleri, Uygulamaları
• Geeks for Geeks – Bilgisayarla Görü Eğitimi
• University of San Diego – Bilgisayarla Görüye Giriş
• V7 Labs – Bilgisayarla Görü Nedir? [Temel Görevler ve Teknikler]