Bilgisayar Görüşü

Bilgisayar Görüşü, bilgisayarların ve sistemlerin dijital görüntülerden ve videolardan anlamlı bilgi çıkarmasını sağlayan yapay zeka (YZ) alanıdır. İnsan görüşünün modellemesini amaçlar ve bu sayede makinelerin dünyayı insanlar gibi "görmesini" ve yorumlamasını mümkün kılar. Bu alan, Görüntü İşleme ve Makine Öğrenimi gibi disiplinlerin kesişim noktasında yer alır. Bilgisayar görüşü, otonom araçlardan tıbbi görüntü analizine, güvenlik sistemlerinden endüstriyel otomasyona kadar geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.

Tarihçe

Bilgisayar görüşünün kökenleri 1960'lara kadar uzanır. İlk çalışmalar, basit nesnelerin tanınmasına odaklanmıştır. Marvin Minsky'nin 1966'daki SUMMER VISION projesi, bir yaz sahnelerinin geometrik analizini yapmaya çalışmış ancak o dönemdeki sınırlı işlem gücü ve algoritmalar nedeniyle başarısız olmuştur. 1980'lerde, daha gelişmiş algoritmalar ve artan işlem gücüyle birlikte nesne tanıma alanında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. David Marr'ın 'Vision' adlı kitabı, bilgisayar görüşüne yönelik bir çerçeve sunarak alana önemli katkılar sağlamıştır. 1990'larda, Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme tekniklerinin ortaya çıkışı, bilgisayar görüşünde devrim yaratmıştır. Özellikle, 2012'deki ImageNet Yarışması'nda AlexNet'in başarısı, derin öğrenmenin görüntü tanıma alanındaki potansiyelini kanıtlamıştır. Günümüzde, bilgisayar görüşü araştırmaları, daha karmaşık görevleri çözmeye ve insan seviyesinde performans elde etmeye odaklanmaktadır.

Temel Kavramlar

Görüntü Oluşturma: Görüntülerin nasıl yakalandığı ve dijital verilere dönüştürüldüğü ile ilgilidir. Kamera, Sensörler ve aydınlatma gibi faktörler bu süreçte önemli rol oynar.
Görüntü İşleme: Görüntülerin kalitesini artırmak, gürültüyü azaltmak ve belirli özellikleri vurgulamak için kullanılan teknikleri içerir. Görüntü Filtreleme, Kenar Algılama ve Renk Uzayı Dönüşümleri bu kategoride yer alır.
Özellik Çıkarımı: Görüntülerden anlamlı bilgileri (özellikleri) çıkarmayı amaçlar. Bu özellikler, nesne tanıma, nesne takibi ve sahne anlayışı gibi görevlerde kullanılır. SIFT, HOG ve SURF gibi algoritmalar bu amaçla geliştirilmiştir.
Nesne Tanıma: Bir görüntüdeki nesneleri tanımlama ve sınıflandırma işlemidir. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) bu alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Nesne Takibi: Bir videodaki nesnelerin konumunu zaman içinde izleme işlemidir. Kalman Filtresi ve derin öğrenme tabanlı algoritmalar bu amaçla kullanılabilir.
Sahne Anlayışı: Bir görüntünün veya videonun içeriğini anlamayı ve yorumlamayı içerir. Bu, nesnelerin ilişkilerini, olayları ve bağlamı anlamayı gerektirir.
Görüntü Segmentasyonu: Bir görüntüyü anlamlı bölgelere ayırma işlemidir. Eşikleme, Bölgesel Büyüme ve K-Ortalamalar Kümeleme gibi yöntemler kullanılır.
Derin Öğrenme: Çok katmanlı Yapay Sinir Ağları kullanarak karmaşık görüntü verilerinden öğrenmeyi sağlayan bir makine öğrenimi tekniğidir.

Uygulama Alanları

Otonom Araçlar: Bilgisayar görüşü, otonom araçların çevrelerini algılaması, nesneleri tanıması ve güvenli bir şekilde hareket etmesi için kritik öneme sahiptir. Lidar ve Radar gibi sensörlerle birlikte çalışarak, araçların etrafındaki dünyayı 3 boyutlu olarak modellemesini sağlar.
Tıbbi Görüntüleme: Röntgen, MR ve BT taramaları gibi tıbbi görüntülerin analizinde kullanılır. Hastalıkların teşhisi, tümörlerin tespiti ve tedavi planlaması gibi alanlarda yardımcı olur. Görüntü Kayıt ve Raporlama Sistemleri (PACS) bu alanda önemli bir rol oynar.
Güvenlik ve Gözetim: Güvenlik kameralarından elde edilen görüntülerin analizinde kullanılır. Yüz tanıma, anormallik tespiti ve şüpheli davranışların belirlenmesi gibi görevlerde yardımcı olur.
Endüstriyel Otomasyon: Üretim hatlarında kalite kontrolü, robotik uygulamalar ve süreç optimizasyonu için kullanılır. Ürünlerin kusurlarının tespiti, parçaların montajı ve robotların yönlendirilmesi gibi görevlerde kullanılır.
Tarım: Bitki sağlığının izlenmesi, ürün veriminin tahmini ve otomatik hasat sistemleri gibi alanlarda kullanılır. Drone ile elde edilen görüntüler kullanılarak tarlaların analiz edilmesi ve bitki hastalıklarının erken teşhisi mümkün olur.
Eğlence: Artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) uygulamalarında kullanılır. Oyunlar, film efektleri ve interaktif deneyimler oluşturulmasına olanak tanır.
Perakende: Mağaza içi müşteri davranışlarının analizi, otomatik ödeme sistemleri ve stok takibi gibi alanlarda kullanılır. Yüz İfadesi Analizi ile müşteri memnuniyetinin ölçülmesi de bu alanda bir uygulamadır.

Teknikler ve Algoritmalar

Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler):: Görüntü tanıma ve sınıflandırma için en yaygın kullanılan derin öğrenme mimarisidir.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler):: Video analizi ve zaman serisi verilerinin işlenmesinde kullanılır.
Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar):: Yeni görüntüler oluşturmak, görüntü çözünürlüğünü artırmak ve görüntü düzenleme görevlerinde kullanılır.
Destek Vektör Makineleri (SVM'ler):: Görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar:: Görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
K-Ortalamalar Kümeleme:: Görüntü segmentasyonu ve renk analizi için kullanılan bir kümeleme algoritmasıdır.
Hough Dönüşümü:: Doğrusal nesnelerin (örneğin, çizgiler ve daireler) tespitinde kullanılan bir görüntü işleme tekniğidir.

Gelecek Trendler

Kendi Kendine Öğrenme: Etiketlenmiş veri ihtiyacını azaltmayı amaçlayan bir öğrenme paradigmasıdır.
Transfer Öğrenimi: Önceden eğitilmiş modelleri yeni görevlere uyarlamayı sağlayan bir tekniktir.
Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI):: Yapay zeka modellerinin karar alma süreçlerini daha şeffaf ve anlaşılır hale getirmeyi amaçlar.
Kenar Hesaplama: Verilerin işlenmesini cihazların kendisine yakın bir yerde (örneğin, kamera veya sensör) gerçekleştirerek gecikmeyi azaltır ve gizliliği artırır.
3D Bilgisayar Görüşü: Üç boyutlu görüntülerin ve sahnelerin analizine odaklanır.

İlgili Konular

İlgili Stratejiler, Teknik Analiz ve Hacim Analizi (İkili Opsiyonlar Bağlamında)

Bu kısım, bilgisayar görüşünün ikili opsiyonlar piyasasında nasıl kullanılabileceğine dair bir bakış açısı sunmaktadır. Ancak, ikili opsiyonların yüksek riskli bir yatırım aracı olduğu ve bu stratejilerin garanti getiri sağlamadığı unutulmamalıdır.

**Haber Duyarlılık Analizi:** Bilgisayar görüşü, haber metinlerindeki ve sosyal medya gönderilerindeki görsel öğeleri analiz ederek piyasa duyarlılığını ölçmede kullanılabilir.
**Grafik Formasyon Tanıma:** Teknik analizde kullanılan grafik formasyonlarını (örneğin, baş omuz, çift tepe) otomatik olarak tanımak için kullanılabilir.
**Hacim Analizi:** Hacim çubuklarındaki görsel örüntüleri analiz ederek piyasa trendlerini belirlemeye yardımcı olabilir.
**Mum Çubuğu Formasyon Tanıma:** Japon mum çubuğu grafiklerindeki formasyonları otomatik olarak tanıyarak işlem sinyalleri üretir.
**Piyasa Duyarlılık Haritalama:** Farklı varlıklar için piyasa duyarlılığını görsel olarak haritalandırarak yatırım fırsatlarını belirler.
**Sosyal Medya Trend Analizi:** Sosyal medyadaki görsel trendleri analiz ederek yatırım kararlarına yön verir.
**Aşamalı Trend Tanıma:** Trendlerin yönünü ve gücünü belirlemek için aşamalı trendleri görsel olarak analiz eder.
**Destek ve Direnç Seviyesi Tanıma:** Grafiklerdeki destek ve direnç seviyelerini otomatik olarak tanır.
**Volatilite Analizi:** Fiyat dalgalanmalarını görsel olarak analiz ederek risk yönetimi stratejileri geliştirir.
**Korelasyon Analizi:** Farklı varlıklar arasındaki görsel korelasyonu analiz ederek portföy çeşitlendirmesi sağlar.
**Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP) Analizi:** VWAP göstergesini görsel olarak analiz ederek işlem sinyalleri üretir.
**Hareketli Ortalama Geçişleri Tanıma:** Farklı hareketli ortalamaların kesişimlerini otomatik olarak tanır.
**RSI (Göreceli Güç Endeksi) Analizi:** RSI göstergesini görsel olarak analiz ederek alım ve satım sinyalleri üretir.
**MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama) Analizi:** MACD göstergesini görsel olarak analiz ederek trendleri belirler.
**Fibonacci Seviyeleri Tanıma:** Grafiklerdeki Fibonacci seviyelerini otomatik olarak tanır.

Bu stratejiler, bilgisayar görüşünün ikili opsiyonlar piyasasında nasıl kullanılabileceğine dair potansiyel örneklerdir. Ancak, bu stratejilerin karmaşık olduğu ve başarılı olmak için derinlemesine bilgi ve deneyim gerektirdiği unutulmamalıdır.

Şimdi işlem yapmaya başlayın

IQ Option'a kaydolun (minimum depozito $10) Pocket Option'da hesap açın (minimum depozito $5)

Topluluğumuza katılın

Telegram kanalımıza abone olun @strategybin ve şunları alın: ✓ Günlük işlem sinyalleri ✓ Özel strateji analizleri ✓ Piyasa trendleri hakkında uyarılar ✓ Başlangıç seviyesi için eğitim materyalleri

Bilgisayar Görüşü

Contents