Bilgisayarlı Görü

Bilgisayarlı Görü

Bilgisayarlı Görü (BG), bilgisayarların ve sistemlerin dijital görüntülerden anlamlı bilgiler çıkarmasını sağlayan, yapay zekanın (YZ) bir alt dalıdır. Temelde, insan görüş sisteminin işleyişini taklit etmeyi amaçlar, ancak insan gözünün yeteneklerini aşma potansiyeli taşır. Bu makale, bilgisayarlı görünün temel prensiplerini, tarihçesini, yöntemlerini, uygulama alanlarını ve gelecekteki trendlerini detaylı bir şekilde inceleyecektir. İkili opsiyonlar dünyasında, bilgisayarlı görü algoritmaları yüksek frekanslı ticaret (HFT) sistemlerinde, piyasa analizinde ve risk yönetiminde giderek daha fazla kullanılmaktadır.

Tarihçe

Bilgisayarlı Görünün kökleri, 1960'lara kadar uzanmaktadır. İlk çalışmalar, görüntülerin dijitalleştirilmesi ve temel görüntü işleme tekniklerinin geliştirilmesi üzerine odaklanmıştır. 1966'da Larry Roberts, ilk bilgisayarlı görüntü anlama sistemini geliştirmiştir. Bu sistem, basit geometrik şekilleri tanıyabiliyordu. 1970'lerde, David Marr'ın "Vision" adlı çalışması, bilgisayarlı görü alanına önemli bir teorik temel sağlamıştır. Marr, görsel bilginin işlenmesinin farklı seviyelerde (hesaplama, algısal ve kavramsal) gerçekleştiğini öne sürmüştür.

1980'lerde ve 1990'larda, yapay sinir ağları ve makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesiyle birlikte bilgisayarlı görü alanında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Özellikle, evrişimli sinir ağları (CNN'ler), görüntü tanıma ve sınıflandırma görevlerinde üstün performans göstermiştir. 2012 yılında, AlexNet adlı CNN, ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) yarışmasında büyük bir başarı elde ederek, bilgisayarlı görü alanında bir dönüm noktası oluşturmuştur. Bu başarı, derin öğrenme tekniklerinin bilgisayarlı görü alanında yaygın olarak benimsenmesine yol açmıştır.

Temel Kavramlar

Bilgisayarlı Görü, çeşitli temel kavramlara dayanır. Bunlardan bazıları şunlardır:

**Görüntü Oluşturma:** Görüntülerin dijital ortama aktarılması sürecidir. Bu işlem, sensörler (örneğin, kameralar) aracılığıyla gerçekleştirilir.
**Görüntü İşleme:** Görüntülerin kalitesini artırmak, gürültüyü azaltmak veya belirli özellikleri vurgulamak için uygulanan işlemlerdir. Görüntü işleme teknikleri arasında filtreleme, kenar tespiti, segmentasyon ve renk uzayı dönüşümleri yer alır.
**Özellik Çıkarımı:** Görüntülerden anlamlı bilgileri (özellikleri) çıkarmak için kullanılan yöntemlerdir. Özellikler, görüntülerin sınıflandırılması, tanınması ve analiz edilmesi için kullanılır. Örnek özellikler arasında SIFT, HOG ve SURF yer alır.
**Nesne Tanıma:** Görüntülerdeki nesneleri tanımlama ve sınıflandırma sürecidir. Bu işlem, makine öğrenimi algoritmaları (özellikle CNN'ler) kullanılarak gerçekleştirilir.
**Görüntü Anlama:** Görüntülerdeki nesnelerin anlamını yorumlama ve yüksek seviyeli bilgileri çıkarma sürecidir. Bu işlem, doğal dil işleme ve bilgi temsil gibi alanlarla ilişkilidir.
**Derin Öğrenme:** Çok katmanlı sinir ağları kullanarak görüntüleri analiz etme ve anlamlandırma yöntemidir. Evrişimli sinir ağları (CNN'ler), tekrar eden sinir ağları (RNN'ler) ve üretici çekişmeli ağlar (GAN'lar) derin öğrenme tekniklerine örneklerdir.

Yöntemler

Bilgisayarlı Görüde kullanılan çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır:

**Görüntü Filtreleme:** Görüntülerin gürültüsünü azaltmak, keskinliği artırmak veya belirli özellikleri vurgulamak için kullanılır. Ortalama filtre, Gauss filtresi ve Sobel filtresi yaygın olarak kullanılan filtrelerdir.
**Kenar Tespiti:** Görüntülerdeki kenarları belirlemek için kullanılır. Kenarlar, nesnelerin sınırlarını temsil eder ve görüntü analizinde önemli bir rol oynar. Canny kenar dedektörü ve Prewitt operatörü popüler kenar tespit yöntemleridir.
**Segmentasyon:** Görüntüyü anlamlı bölgelere ayırmak için kullanılır. Segmentasyon, nesne tanıma ve görüntü analizinde önemli bir adımdır. Eşikleme, bölgesel büyüme ve K-means kümeleme segmentasyon tekniklerine örneklerdir.
**Özellik Eşleme:** Görüntülerdeki özellikleri tanımlamak ve eşleştirmek için kullanılır. Özellik eşleme, nesne tanıma, görüntü dikiş ve 3D yeniden yapılandırma gibi uygulamalarda kullanılır. SIFT, HOG ve SURF yaygın olarak kullanılan özellik eşleme algoritmalarıdır.
**Makine Öğrenimi:** Görüntülerden öğrenmek ve tahminler yapmak için kullanılır. Destek vektör makineleri (SVM'ler), karar ağaçları ve rastgele ormanlar makine öğrenimi algoritmalarına örneklerdir.
**Derin Öğrenme:** Görüntüleri analiz etmek ve anlamlandırmak için çok katmanlı sinir ağları kullanır. Evrişimli sinir ağları (CNN'ler), görüntü tanıma, nesne tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görevlerde üstün performans gösterir.

Uygulama Alanları

Bilgisayarlı Görü, çok çeşitli uygulama alanlarına sahiptir. Bunlardan bazıları şunlardır:

**Tıp:** Tıbbi görüntüleme (örneğin, MRI, CT taramaları, röntgen), hastalık teşhisi, cerrahi planlama ve robotik cerrahi.
**Otomotiv:** Otonom sürüş, sürücü destek sistemleri (ADAS), trafik izleme ve park yardımı.
**Güvenlik:** Yüz tanıma, gözetim sistemleri, anormallik tespiti ve erişim kontrolü.
**Üretim:** Kalite kontrol, robotik montaj, parça tanıma ve süreç optimizasyonu.
**Tarım:** Bitki sağlığı izleme, ürün kalitesi değerlendirmesi, hasat robotları ve toprak analizi.
**Perakende:** Otomatik ödeme sistemleri, müşteri davranışı analizi, envanter yönetimi ve sanal deneme.
**Eğlence:** Görüntü ve video düzenleme, özel efektler, oyun geliştirme ve sanal gerçeklik.
**Finans:** Yüksek Frekanslı Ticaret (HFT), piyasa analizi, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi. Özellikle, algoritmik ticaret sistemlerinde, bilgisayarlı görü algoritmaları piyasa verilerini analiz etmek ve işlem kararları almak için kullanılır. Kandil Çubuğu Analizi, Fibonacci Düzeltmeleri, Hareketli Ortalamalar gibi teknik analiz araçları ile entegre edilebilir.

Gelecekteki Trendler

Bilgisayarlı Görü alanında gelecekteki trendler şunlardır:

**3D Bilgisayarlı Görü:** 3D görüntüleri işleme ve analiz etme yeteneği. Bu, otonom sürüş, robotik ve sanal gerçeklik gibi uygulamalar için önemlidir.
**Görsel-Dil İşleme:** Görüntüleri ve metinleri birlikte işleme yeteneği. Bu, görüntü açıklaması, görsel soru-cevap ve görsel diyalog gibi uygulamalar için önemlidir.
**Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI):** Yapay zeka modellerinin nasıl karar verdiğini anlamayı sağlayan teknikler. Bu, güvenilir ve şeffaf bilgisayarlı görü sistemleri geliştirmek için önemlidir.
**Kuantum Bilgisayarlı Görü:** Kuantum bilgisayarlarını kullanarak bilgisayarlı görü algoritmalarını hızlandırma. Bu, karmaşık görüntü işleme görevlerini çözmek için potansiyel sunar.
**Kenar Bilgisayarlı Görü:** Görüntü işleme işlemlerini cihaz üzerinde (örneğin, kameralar, akıllı telefonlar) gerçekleştirme. Bu, gecikmeyi azaltır ve gizliliği artırır.