BigData ile Resim ve Videoların İnsandan Daha İyi Analiz Edilmesi

0
488
BigDataAnaliz
BigDataAnaliz

Resimlerin en üst düzey seviyede bilgisayarlar tarafından tespit edilebiliyor olması birçok zorlayıcı aşamalardan geçerek günümüze ulaştı. Bunu başarılı hale getirmek için, önemli ve önemli olmayan bilginin insan beyni tarafından ayırt edilmesini, bilgisayara uygulamanız gerekir.

Beynimiz bir çok bölümde bilgisayardan daha üstün iken (fonksiyonlar daha hızlı gerçekleşir), resimlerin ayırt edilmesi konusunda bilgisayarlar beyinden daha gelişmiş görülüyor . Peki Bu konu da bilgisayarları , insan beyninde üstün tutan şey nedir?

  • Bilgisayarlar,  birbirinin tıpkısı olan resimlere bakmaktan sıkılmaz veya yorulmaz.
  • Bilgisayarlar insan gözü ile fark edilemeyecek küçücük şeyleri bile görebilir .

Hangi bilgilerin önemli olduğu tanımlanabilirse, aynı işlem, sağlık, çevre izleme, uydu görüntüsü, anket sayımı gibi bölümlerde aktif rol alabilir.

Big Datanın resim analizi yapma ve algılamasında, gelişmiş donanım (hardware), algoritma ve yazılım kullanılmaktadır.

Bu tür bir teknolojiye olan ihtiyaç önümüzde ki yıllarda artacak. Araştırmacılarımız,  milyonlarca Verinin uzman bir şekilde kullanılması için sistem geliştir  ve böylece hangi bilginin ne kadar öneme sahip olduğu ayırt edilebilir hale geldi.

Resimlerde hangi bilginin önemli olduğunu ayırt edecek sistemler üretilmektedir.

Yapay Zekâ, resim ayırt edimi ve makine öğrenimi alanlarında uzman olan Alla Sapronova;

Çocuklara eğitim verilirken nasıl davranılırsa, bilgisayarlara bu şekilde davranıyorum. Bilgisayar sinyal modellerini gösterip , ona sinyalin nasıl olacağını beklediğimi söylüyorum. Bu işleme, sistem modelleri anlayana kadar devam ediyorum. Sonrasın sisteme örneğin bir resim, diğer isimle ‘input sinyal’ gönderiyorum ve bilgisayarın anlayıp anlamadığını kontrol ediyorum.

Örneğin, bize çok yakın bir örneğe bakarsak; bir çeşit makine öğrenimi telefon kameralarında kullanılmıştır.

Projeler

GAMUT adlı pilot projede, video görüntüsü ile otizmli çocukların müzik terapisinde analizler yapılmıştı. Normalde terapist, otizmli çocuğun durumunu anlamak için saatler harcar fakat eğer biz bilgisayarlara, ilginç durumu yani yaşanılan durumların verilerini tanımlarsak, bilgisayarlar otizmli çocuğun durumunu kısa bir şekilde belirler.

Bir farklı proje de New York’un en kalabalık kavşaklarından birinde Webcam kullanarak hangi saatte ne kadar taşıt geçtiği belirlenmiştir.

Bu gelişen projelerle birlikte, trafik modelleri, datalar toplandıktan sonra planlama ve karar vermede kullanılabilir. Yani yapay zekâ kullanarak bunları anlamlandırabilir ve ötesi anlamlanan verilerden kararlar aldırabiliriz.

Bu konuda okadar çok proje var ki , bir diğer projede akarsu ağzına yerleştirilen kamera ile ,  kaç balık geçtiğini, hangi tür olduğunu, yabani mi olduğunu fark eder. Bu teknik kullanılarak, balık tesislerinde yaşanan kaçak balık raslantı oranı hesaplanabilir.

Proje yöneticisinin sözleri: Geleneksel bir şekilde, bu tür gelişmeler, oturup saatlerce video görüntüsü izleyen, örneğin  tıbbi tahlil ve tünellerde ki trafikleri izleyen kişiler tarafından, datalar toplanıyor ve üretiliyor.

Özet: Trafik güveliğinin artırılması,  daha gelişmiş sağlık hizmeti ve çevresel yararlar; Big Data bilim insanları, daha gelişmiş resim analizini mümkün kılmak için çalışıyorlar.

 

Kaynak: https://www.sciencedaily.com/releases/2017/03/170320090439.htm

 

Facebook Yorumları