Bilgisayar Görüsü

Bilgisayar Görüsü (BG), bilgisayarların ve sistemlerin, insan görüş sistemine benzer şekilde dijital görüntüleri ve videoları “görmesine” ve yorumlamasına olanak tanıyan yapay zekanın (YZ) bir dalıdır. Temelde, BG, görsel verilerden anlamlı bilgiler çıkarmayı hedefler. Bu, nesne tanımadan görüntü sınıflandırmasına, görüntü işlemeye ve 3B yeniden yapılandırmaya kadar geniş bir yelpazede uygulamayı kapsar. İnsanlar için sezgisel olan görsel algılamayı taklit etmek, BG'nin temel amacıdır.

Tarihçe

Bilgisayar Görüsü'nün kökleri, 1960'lara kadar uzanmaktadır. İlk dönem çalışmalar, görüntü taraması ve basit nesne tanıma üzerine odaklanmıştır. Marvin Minsky, ilk BG araştırmacılarından biri olarak kabul edilir. 1980'lerde, yapay sinir ağları ve derin öğrenme alanındaki gelişmeler, BG'de önemli ilerlemelere yol açmıştır. Özellikle, evrişimli sinir ağları (CNN'ler), görüntü tanıma görevlerinde devrim yaratmıştır. 2012'deki ImageNet Yarışması'nda AlexNet'in başarısı, derin öğrenmenin BG'deki potansiyelini gözler önüne sermiştir. Günümüzde, BG, büyük veri analizi, bulut bilişim ve paralel işlem gibi teknolojilerle birleşerek daha karmaşık ve sofistike uygulamaların geliştirilmesine olanak tanımaktadır.

Temel Kavramlar

**Görüntü Oluşturma:** Görüntülerin dijital formatta temsil edilme süreci. Bu genellikle piksel adı verilen küçük birimlerden oluşan bir ızgara ile yapılır. Her piksel, renk ve parlaklık bilgilerini içerir.
**Görüntü İşleme:** Görüntülerin kalitesini artırmak, gürültüyü azaltmak veya belirli özellikleri vurgulamak için uygulanan işlemler. Bu işlemler arasında filtreleme, kenar algılama, eşikleme ve renk uzayı dönüşümleri bulunur.
**Özellik Çıkarımı:** Görüntülerden anlamlı özelliklerin (köşeler, kenarlar, dokular vb.) çıkarılması. Bu özellikler, nesne tanıma ve sınıflandırma gibi görevlerde kullanılır. SIFT, HOG, ve SURF gibi algoritmalar bu amaçla sıklıkla kullanılır.
**Nesne Tanıma:** Bir görüntüdeki belirli nesnelerin (insanlar, araçlar, hayvanlar vb.) tespit edilmesi ve sınıflandırılması. Bu, BG'nin en temel ve zorlu görevlerinden biridir.
**Görüntü Segmentasyonu:** Bir görüntünün anlamlı bölgelere ayrılması. Bu bölgeler, farklı nesneleri veya nesne parçalarını temsil edebilir.
**3B Görüntü İşleme:** 3B ortamların modellenmesi ve analiz edilmesi. Bu, derinlik sensörleri ve stereo görüş gibi teknolojiler kullanılarak yapılır.
**Hareket Tahmini:** Bir video dizisindeki nesnelerin hareketinin izlenmesi ve analiz edilmesi.

Uygulama Alanları

Bilgisayar Görüsü, çok çeşitli uygulama alanlarına sahiptir. Bazı önemli örnekler şunlardır:

**Otonom Araçlar:** Sürücüsüz araçların çevreyi algılaması ve güvenli bir şekilde hareket etmesi için BG teknolojileri kullanılır.
**Tıbbi Görüntüleme:** MRG, BT, ve röntgen gibi tıbbi görüntülerin analiz edilmesi, hastalıkların teşhisinde ve tedavisinde yardımcı olur.
**Güvenlik ve Gözetim:** Yüz tanıma, plaka tanıma, ve hareket algılama gibi uygulamalar, güvenlik sistemlerinin etkinliğini artırır.
**Endüstriyel Otomasyon:** Üretim hatlarında kalite kontrolü, robotik uygulamalar ve süreç optimizasyonu için BG kullanılır.
**Tarım:** Bitki sağlığının izlenmesi, ürün kalitesinin değerlendirilmesi ve otomatik hasat sistemleri için BG teknolojileri geliştirilmektedir.
**Eğlence:** Artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) uygulamalarında, gerçek dünya ile dijital içeriklerin entegrasyonu için BG kullanılır.
**Perakende:** Mağaza içi müşteri davranışlarının analizi, otomatik ödeme sistemleri ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri için BG çözümleri sunulmaktadır.
**Finans:** Dolandırıcılık tespiti, risk analizi ve otomatik ticaret sistemleri için görsel verilerden elde edilen bilgiler kullanılır. Teknik analiz ve hacim analizi gibi finansal göstergelerin görselleştirilmesi de BG uygulamaları arasında yer alır.

Derin Öğrenme ve Bilgisayar Görüsü

Derin öğrenme, son yıllarda BG alanında önemli bir paradigma değişikliğine yol açmıştır. Derin sinir ağları, özellikle CNN'ler, görüntü tanıma ve sınıflandırma görevlerinde insan seviyesine yakın veya daha iyi performans göstermiştir. Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek görüntü özelliklerini otomatik olarak öğrenirler. Bu sayede, elle tasarlanmış özelliklere olan ihtiyacı ortadan kaldırırlar.

**Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler):** Görüntü verilerini işlemek için özel olarak tasarlanmış derin sinir ağlarıdır. Evrişim katmanları, filtreler kullanarak görüntü özelliklerini çıkarır.
**Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler):** Video gibi sıralı verileri işlemek için kullanılır. RNN'ler, zaman içindeki bağımlılıkları modelleyebilir.
**Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN'lar):** Yeni görüntüler oluşturmak veya mevcut görüntüleri iyileştirmek için kullanılır. GAN'lar, iki sinir ağının (üretici ve ayırt edici) rekabetçi bir şekilde eğitilmesiyle çalışır.
**Transformatörler:** Doğal dil işleme alanında başarılı olan transformatör mimarisi, son zamanlarda BG'de de kullanılmaya başlanmıştır. Transformatörler, uzun mesafeli bağımlılıkları modellemede etkilidir.

Teknikler ve Algoritmalar

Bilgisayar Görüsü'nde kullanılan birçok farklı teknik ve algoritma bulunmaktadır. Bazı önemli örnekler şunlardır:

**Kenar Algılama:** Görüntülerdeki kenarları belirlemek için kullanılan algoritmalar. Canny kenar algılama, Sobel operatörü, ve Prewitt operatörü bu alandaki popüler algoritmalardır.
**Köşe Algılama:** Görüntülerdeki köşeleri belirlemek için kullanılan algoritmalar. Harris köşe algılama ve Shi-Tomasi köşe algılama bu alandaki yaygın yöntemlerdir.
**Özellik Eşleştirme:** Farklı görüntülerdeki aynı nesneleri veya bölgeleri eşleştirmek için kullanılan algoritmalar. RANSAC ve FLANN gibi algoritmalar bu amaçla kullanılır.
**Görüntü Segmentasyonu:** Görüntüleri anlamlı bölgelere ayırmak için kullanılan algoritmalar. K-means kümeleme, bölgesel büyüme, ve grafik kesme bu alandaki yöntemlerdir.
**Hareket Tahmini:** Video dizilerindeki nesnelerin hareketini izlemek için kullanılan algoritmalar. Lucas-Kanade ve Horn-Schunck bu alandaki klasik algoritmalardır.
**Nesne Takibi:** Bir görüntü veya video dizisindeki belirli bir nesneyi takip etmek için kullanılan algoritmalar. Kalman filtresi ve parçacık filtresi bu alandaki yaygın yöntemlerdir.

Zorluklar ve Gelecek Trendler

Bilgisayar Görüsü hala birçok zorlukla karşı karşıyadır. Bunlar arasında:

**Değişen Aydınlatma Koşulları:** Görüntülerin aydınlatma koşullarındaki değişiklikler, algoritmaların performansını olumsuz etkileyebilir.
**Gürültü:** Görüntülerdeki gürültü, nesne tanımayı ve sınıflandırmayı zorlaştırabilir.
**Öklid Dışı Veriler:** Görüntülerin 3B uzaydaki dönüşümleri ve ölçeklemeleri, algoritmaların performansını etkileyebilir.
**Veri Eksikliği:** Bazı uygulamalar için yeterli miktarda eğitim verisi bulunmayabilir.
**Hesaplama Karmaşıklığı:** Derin öğrenme modelleri, yüksek hesaplama gücü gerektirebilir.

Gelecekteki trendler arasında şunlar yer almaktadır:

**Kendi Kendine Öğrenme:** Etiketlenmemiş verilerden öğrenme yeteneği.
**Transfer Öğrenme:** Bir görevde eğitilmiş bir modelin, farklı bir göreve uyarlanması.
**Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI):** BG modellerinin karar alma süreçlerini anlamayı kolaylaştırmak.
**Kenar Bilişim:** BG algoritmalarını cihazlarda çalıştırmak, gecikmeyi azaltmak ve gizliliği artırmak.
**Nöromorfik Hesaplama:** Beynin çalışma prensiplerinden ilham alarak tasarlanmış yeni donanım ve yazılım mimarileri.

Finansal Uygulamalarda Bilgisayar Görüsü

Bilgisayar Görüsü, finans sektöründe giderek daha fazla kullanılmaktadır. Özellikle, algoritmik ticaret, risk yönetimi, ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda önemli avantajlar sağlamaktadır. Örneğin:

**Haber Duyarlılık Analizi:** Haber metinlerindeki ve sosyal medyadaki görsel öğelerin analizi, piyasa duyarlılığını belirlemek için kullanılabilir.
**Şirket Performansı İzleme:** Şirketlerin tesislerinin uydu görüntüleri veya drone görüntüleri kullanılarak faaliyetlerinin izlenmesi ve performansının değerlendirilmesi.
**Dolandırıcılık Tespiti:** Kredi kartı dolandırıcılığı, sigorta dolandırıcılığı ve diğer finansal suçların tespiti için görsel verilerden elde edilen bilgiler kullanılabilir.
**Piyasa Trendlerinin Tahmini:** Grafiklerdeki desenlerin ve formasyonların otomatik olarak tanınması, piyasa trendlerinin tahmin edilmesine yardımcı olabilir. Mum çubuğu formasyonları ve destek direnç seviyeleri gibi teknik analiz araçlarının görselleştirilmesi ve analizi BG ile yapılabilir.
**Hacim Analizi:** Hacim verilerinin görselleştirilmesi ve analizi, piyasa davranışını anlamak için kullanılabilir. Hacim ağırlıklı ortalama fiyat (VWAP) ve hacim profili gibi göstergelerin görsel analizi BG ile yapılabilir.

Finansal piyasalarda, hızlı ve doğru kararlar almak için day trading, swing trading, ve pozisyon trading gibi stratejilerde bilgisayar görüşü destekli araçlar kullanılabilir.

İlgili Bağlantılar

İlgili Stratejiler, Teknik Analiz ve Hacim Analizi

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 Görüsü

Contents