Bilgisayar görüşü

Bilgisayarla görme, bilgisayarların gerçek dünyadaki görsel verileri yorumlaması için teknikler geliştiren bir bilgisayar bilimi alanıdır. Spesifik olarak, bir bilgisayarın dijital görüntü ve videolardaki nesneleri ve insanları tanımlama ve fiziksel ortamın bir modelini oluşturmak için görsel bilgilerini yorumlama yeteneğini içerir. Yapay Zekanın her ikisi de olan Robotik ve Makine Öğrenimi ile yakından ilgilidir.

Bilgisayarlı görme, görüntü tanıma, hareket algılama, yüz tanıma ve nesne sınıflandırma gibi uygulamalarda kullanılır. Ayrıca otonom araçlarda, robotlarda ve dronlarda navigasyon, rehberlik ve gözetim için de kullanılıyor. Bilgisayarlı görme sistemlerinin ayrıca tıbbi görüntüleme, askeri gözetim, endüstriyel denetim ve gözetim alanlarında da uygulamaları vardır.

Bilgisayarlı görme sistemleri iki ana kategoriye ayrılabilir: denetimli ve denetimsiz öğrenme. Denetimli öğrenmede bir model, bir dizi etiketli veri tarafından eğitilir. Bir model eğitildikten sonra gelen verilerin sonuçlarını tahmin etmek için kullanılır. Denetimsiz öğrenmede hiçbir etiketli veri kullanılmaz, dolayısıyla algoritmanın kalıpları kendi başına keşfetmesi gerekir.

Bilgisayarlı görme sistemlerinin iki ana bileşeni dijital görüntü yakalama cihazları ve algoritmik yaklaşımlardır. Görüntü yakalama cihazları, RGB kameralar, yüksek hızlı kameralar ve 3D tarayıcılar gibi dijital görüntüleri elde etmek için kullanılır. Görüntülerin sonradan işlenmesi ve anlamlı bilgilerin çıkarılması için algoritmik yaklaşımlar kullanılır. Bu algoritmalar genellikle Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) gibi derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerine dayanmaktadır.

Genel olarak, bilgisayarlı görme, bilgisayar biliminin heyecan verici ve hızla gelişen, geniş kapsamlı etkileri olan bir alanıdır. Karar verme sistemlerinin doğruluğunu ve hızını artırmak, üretim süreçlerindeki maliyetleri azaltmak ve otonom araçların performansını artırmak için kullanılıyor. Bunlar ve diğer birçok uygulama önümüzdeki yıllarda inovasyonun itici gücü olmayı vaat ediyor.