Computer Vision Nedi̇r? Nerelerde Kullanılır?

Computer Vision Nedi̇r? Nerelerde Kullanılır?

Computer Vision kavramı, bilgisayarların da insanlar gibi nesneleri tanıyabilme ve ayırt edebilme kabiliyetini ifade ediyor. Bir bilgisayar bilimi alanı olan bu kavram, aynı zamanda Türkçe çevirisi olan Bilgisayarlı Görü ismi ile de kullanılıyor. Computer Vision isimli kavram, görüntünün alınması, işlenmesi, anlaşılması ya da analiz edilmesi ve bu işlemlerden bir sonuç çıkarılmasını kapsıyor. Alınan bu görüntünün nasıl bir forma sahip olduğu da değişiklik gösterebiliyor. Bu görsel, bir ultrason görüntüsü, video, fotoğraf ya da belirli bir noktaya bakan pek çok kameranın görüntüleri olabiliyor. Geçmiş yıllardan beri üzerinde çalışmaların devam ettiği bilgisayarlı görünün oldukça yaygın bir kullanım alanı bulunuyor. Hemen hemen her teknolojinin içerisinde yer alan bu sistem güvenlik sektörü, medikal alan, otonom araçlar, sıradan Google aramaları ya da pazarlama alanında sıkça kullanılıyor.

Bilgisayarlı görü, bir ya da birden fazla görüntüden yararlı olan kısımların tespit edilmesi, ayrılması, analiz edilmesi ve anlaşılması ile ilgili bir süreç akışı barındırıyor. Bir insan karşısına çıkan görüntülere bu işlemlerin her birini yapabiliyor. Bilgisayarlı görünün amacı da bu işlemlerin insanların müdahalesi bulunmadan yapılabilmesi olarak açıklanıyor. Sisteme yönelik yapılan çalışmalar da ilgili kişilerin bu isteğin çatısı altında geliştirilmesi ile başlıyor. Yapılan çalışmalar ile geliştirilen algoritmalar sayesinde bilgisayarlar da insanlar gibi bir yapıya sahip oluyor. Kısaca bilgisayarların da tıpkı insanlar gibi bir şeyi görme, ayırt etme, anlama ve yorumlaması bilgisayarlı görünün kullanılması ile mümkün. Geniş bir kullanım alanına sahip olan Computer Vision, gelişen teknolojilerden yardım alarak insan yaşamını kolaylaştıran ögelerden biri. Örneğin bir kişinin daha fazla örnek görmek üzere araştırmak istediği bir görselin benzerlerini görmesi, bu sistem sayesinde saniyeler içerisinde mümkün oluyor.

Computer Vision Gelişimi

Computer Vision nedir sorusuna yanıt verirken bu kavramın tarihi gelişimi hakkında da kısaca bilgi sahibi olmak gerekiyor. Kavramın ilk kullanımı da yıllar öncesine dayanıyor. 1950’li yıllardan bugüne kullanılan bilgisayarlı görü, Ay fotoğraflarının çekilmesinin ardından düzenlenip işlenmesi amacıyla gündeme geliyor. Gün geçtikçe donanımların da güçlendirilmesi ile birlikte, günlük hayat içerisinde kullanım artış göstererek temel ayrımlar belirleniyor. Bilgisayarlı görü kavramının dijital görüntü işleme konusundan ayrılmasını sağlayan net bir fark bulunuyor. Bu durumun nedeninin de taramanın yapıldığı alanların tam anlamıyla anlaşılması için bu veriyi 3 boyutlu bir hale getirme arzusu olduğunu söylemek mümkün. 

Sisteme özel yapılan ilk çalışmalarda, belirli bir nesnenin sınırlarının tespit edilmesi ve ardından kare, üçgen ya da dikdörtgen gibi kategoriler içerisine eklenmesi için sinir ağları geliştiriliyor. Ardından bilgisayarların ticari kullanımı ile optik tarama kullanılarak, örneğin elle yazılan metinlerin taramaları gerçekleştiriliyor. Bu gelişmenin en büyük önemi ise görme engelli kişilerin de yazılı metinlerin yorumlanmasında çalışması oluyor. İnternetin gelişmesi ile birlikte büyük ölçekli görüntü verileri de çevrimiçi kullanıma uygun bir hale geliyor. Bu sürecin de ardından yüz tanıma teknolojisinde de büyük yollar kat ediliyor. Zamanla fotoğraf ya da videolardan tanınma da mümkün hale geliyor. 

Computer Vision Görevleri Nelerdir?

Uygulamalı pek çok alanda kullanılan bilgisayarlı görü içerisinde, sayısal bilgiler, sembolik bilgiler, analiz etme ya da gerçek dünyadan yüksek boyutlarda verilerin çıkarılması gibi pek çok yöntemler bulunuyor. Computer Vision prensiplerine özgü görevler şu şekilde: 

• Bilgisayarlı görü, görüntü işleme içerisindeki temel sorunlar arasında yer alan görüntülü verilen bir nesne veya özellik içerip içermediğini belirliyor. Burada nesne tanıma ya da diğer adı ile nesne sınıflandırma, kimlik ve tespit etme gibi sorunları ele alma yöntemler bulunuyor. Nesne tanıma ile içerisinde önceden belirlenen nesne ya da nesne sınıflarının tanınması mümkün. Kimlik içerisinde ise bir nesnenin bir adet örneği tanınıyor. Yüz ya da parmak izi tanımlaması bu kriterin içerisinde. Tespit etme sisteminde ise elde edilen veriler bir koşul sebepli taranıyor. Bunun yanında 2D kod okuma, şekil tanıma, poz tahmini, optik karakter tanıma ya da içeriğe dayalı görüntü alma gibi özel görevler de var. Kısaca bu görevde görüntü verileri bir özellik ya da nesne içeriyor.
   
• Hareket analizi başlığı altında da yine pek çok görev bulunuyor. Burada hareket tahmini yapabilmenin önemli bir yere sahip olduğunu söylemek mümkün. Bu görevlere de optik akış, takip ya da egomotin gibi örnekler verilebiliyor. Takip görevi içerisinde görüntülerin ya da görüntülerdeki bir nesnenin takibi esas alınıyor. Egomotin içerisinde ise kamera ile üretilen bir görüntü dizisinden döndürme ya da öteleme hareketleri belirleniyor. Optik akış görevi, görüntü içerisindeki her bir nokta için nasıl hareket ettiğine dikkat etmek için kullanılıyor. 
   
• Bir video bir ya birden fazla veri verdiğinde, sahne yapılandırması ile sahnenin üç boyutlu modelini hesaplayan bir görev bulunuyor. 
   
• Bilgisayarlı görünün bir diğer görevi ise görüntü onarımını sağlamak. Bu onarım görevinde görüntülerde yer alan gürültülerin ortadan kaldırılmasını amaçlıyor.

Computer Vision Nasıl Çalışır?

Computer Vision, görsel sistemin yapabileceklerinin anlanması ve otomatik bir hale dönmesi noktasında bir anlayış kazandırmayı hedefliyor. Bu bilimsel alanın temel amacı ise bilgisayarların da tıpkı insanlarda geçerli olduğu gibi görmeleri ya da başka bir deyişle tıpkı insanlar gibi nesnelere anlam yükleyebilmelerinin sağlanması. Bilgisayarlı görü nedir sorusu kısaca bu şekilde yanıtlanıyor. Bu noktada bahsi geçen anlam yükleme, var olan görsel verilerden sembolik çözümlemeler yapılabilmesi. Bilgisayarlarda da bu veriler fotoğraf ve videolardan oluşuyor. 

Bilgisayarlı görü, çalışmak için çok sayıda veriye ihtiyaç duyuyor. İhtiyaç duyduğu bu veriler arasında ayrım yapılması noktasında da verilerin tek tek analiz edilmesini sağlıyor. Bu duruma örnek olarak herhangi bir görselin tanınması için bilgisayarın tekrar tekrar bu görsele maruz bırakılması gerekiyor. Aynı zamanda bu görselin yanı sıra çok sayıda türev görsellerin de yüklenmesi, tanınma sürecinin hızlandırılması için kullanılıyor. Bilgisayara tanıma yeteneğini kazandırmak için makine öğrenme, derin öğrenme ya da CNN adı verilen öğrenme yöntemlerinden destek alınıyor. Bir görüntü aracından elde edilen görsellerin bilgisayarda işlenmesi ve bu görselin çeşitli amaçlar ile kullanılmasını da bu sistemin açıklaması olarak kabul etmek mümkün. Bu görsel işlenirken pek çok işlemden geçiyor. Bu işlemler ise çeşitli filtreler ve bazı matematiksel dönüşümler olarak adlandırılıyor. 

Computer Vision, günlük hayatta da sıklıkla kullanılıyor. Bireyler çok farkında olmasa da hemen hemen her yerde karşılarına çıkıyor. Örneğin bir otoparka giriş yapıldığında, kişilerin sahip oldukları araçların plakaları sistem üzerinden taranıyor. Tarama işlemi bu sistemin bir örneğini oluşturuyor. Bu uygulamada da bilgisayarların tıpkı insanlar gibi bir görüşe sahip olması amacı yer alıyor. Bu durumun mümkün olması için de yapay zeka, görüntü işleme ve makine öğrenmeden yardım alınıyor. Görüntü işlemenin görsel veriyi tanımasının ardından nesne tespit edilebiliyor, farklı olan noktalar ayrıştırılıyor ya da nesne takibi yapılabiliyor. Genel olarak bu işlemde arkada bir yapay zekanın çalıştığını söylemek mümkün.

Computer Vision Kullanım Alanları Nelerdir?

Computer Vision ne işe yarar sorusunu kullanım alanları ile açıklamak mümkün. Bu uygulamanın günlük hayatın pek çok yerinde aktif bir biçimde kullanıldığını görebilirsiniz. Birbirinden farklı formlarda kullanılan çok sayıda bilgisayarlı görü türü bulunuyor. Nesne algılama, yüz tanıma, kenar algılama, görüntü sınıflandırma ya da görüntü parçalama (bölme) gibi işlemler, bu sistemin türleri arasında yer alıyor. Bunun yanında makine öğrenme, otonom araçlar, güvenlik sistemleri ya da dokunsal geri bildirim de Computer Vision prensibinin uygulama alanları arasında bulunuyor. Günlük yaşam içerisinde başvurulan pek çok teknolojinin bir parçasında bu sistem var. Örneğin askeri kullanımı oldukça yaygın olan sistem, düşman ya da asker araçların tespitini yaparak olası tehlike durumunu engellemeyi sağlıyor. Kara araçları, su altı araçları ve insanlı ya da insansız hava araçlarındaki yardımcı uygulamalar arasında yine bu sistem var. Özellikle tıp alanında da oldukça sık ve yaygın bir şekilde kullanılıyor. Medikal alanlarda önemli bir yere sahip olan bilgisayarlı görü, örneğin MR ve rontgen sonuçlarını tarayarak bulunabilecek kanserli hücrelerin tespitini yapabiliyor. Hastalıkların teşhisini yapabilen bu sistem ile birlikte organ boyutları, kan değerlerindeki artış ya da azalış benzeri çoğu işlem kolaylıkla yapılabiliyor.

Gıda sektöründe de yaygın bir biçimde kullanılan bilgisayarlı görü, kalitesiz ya da bozuk gıdaların tespit edilmesi ve ayıklanması noktasında sıklıkla kullanılıyor. Kullanıldığı sektörlerin yanı sıra örneğin kişiler Google arama motoruna bir araba fotoğrafı eklediğinde bile çıkan tüm araba alternatifleri, aslında bilgisayarlı görünün aşamalarından geçtikten sonra kullanıcı karşısına çıkıyor.

Bu içeriği okuduktan sonra kafanın içinde 'Bilgisayarlı Görü' hakkında kariyer yapma fikri mi oluştu? Eğer 'Evet' dediysen, tam yerindesin! Teknoloji alanında yeni bir iş arayışındaysan ya da bu alanda kariyer hedeflerin varsa, techcareer.net senin için biçilmiş kaftan. Hem kariyer rehberimizle hayalindeki işi bulmana yardımcı olalım, hem de teknoloji iş ilanlarıyla sana en uygun fırsatları sunalım!