Yapay Zekâda Görüntü İşlemenin Önemi

0
686
Görüntü İşleme

Görüntüler, insan hayatında her zaman önemli rol oynamıştır, çünkü görme duyusu muhtemelen insanoğlunun en önemli duyularındandır. Günümüzde, her zamankinden daha fazla, görüntüler her yerdeler. Herkesin olabildiğince resim üretmesi çok kolaydır. Bunun için sürekli gelişen dijital teknolojiye teşekkür edebiliriz. Bu kadar fazla görüntü ile, geleneksel görüntü işleme (Image Proccessing) teknikleri daha karmaşık sorunlarla baş etmek durumundadır. Görüntü karmaşık iken, makine öğrenimi, uyarlama gerekli olduğunda (örneğin, yüz tanıma) akıllı bilgisayar görme programlarının kilit bileşeni olarak ortaya çıkmıştır. Bu durum yapay zekada görüntü işlemenin önemine vurgu yapar.

Görüntü veri kümelerinin ve kıyaslamaların ortaya çıkmasıyla, makine öğrenimi ve görüntü işleme son zamanlarda çok dikkat çekti. Görüntü işleme alanında geliştirilen makineler ve yazılımlar görüntüyü anlamak adına büyük yararlar sağlar. Gerçekten de muazzam miktarda görüntüyü işleyebilmek çoğunlukla yüksek miktarda veriyi işleyebilmek demektir; bu çoğu makine öğrenme tekniği için sorun yaratmaktadır. Bu nedenle sonuca hızla yönelebilmek için görüntüde istenilen ölçütlere bakmak gerekir.

Görüntü işleme aslında makine öğreniminden (Machine Learning) ayrı tutulamaz. Çünkü görüntü işlemede, örneğin yol kenarındaki stop tabelasını tanıma, bir veri tabanı oluştururken makine öğrenimine ihtiyaç duyulur.
Peki nedir bu makine öğrenimi? Kısaca bahsetmek gerekirse makine öğrenimi, belirli örneklerden tanıdığı ve öğrendiği bir veriyi, yeni gelecek olan bir veri ile karşılaştırıp, doğruluğunu teyit etmesidir.

Buradan şunu çıkaracak olursak, makine öğrenimi metotları kullanılarak görüntü işleme mümkün kılınır. Örneğin makine öğrenimi destekleyen bir programa stop tabelası fotoğrafları attınız ve makine, birçok örnekten onun stop tabelası olduğunu öğrendi ve veri tabanına kaydetti. Daha sonra herhangi bir yerde karşısına çıkarsa, onun stop tabelası olduğunu tanıyacaktır. Burada örneği stop tabelası üzerinden vermiş olduk ama daha geniş düşünebilirsiniz, örneğin yüz tanıma, yeni yeni yaygınlaşan iris tanıma gibi birçok alanda kullanılabilir.

Görüntü İşleme

Aslında Google’da hayatımızda görüntü işlemeyi çokça kullanıyor. Örneğin Google Çeviride  kamera ile çeviri modu bulunuyor. Peki bu mod nasıl çalışıyor? Herhangi bir dilin harflerini görüntü işleme ve makine öğrenimi ile sisteme kayıt edilmesi sağlanır. Daha sonra siz karşınızda duran yabancı dildeki yazıya kameranızı tuttuğunuzda Google’ın algoritması harfleri birleştirir ve kelimeyi ortaya çıkarır. Kelime ya da cümle ortaya çıktıktan sonrasını tahmin edebileceğiniz gibi Google Çeviri, her zamanki gibi kendi algoritmaları vasıtasıyla istediğiniz dile çevirir. Buradaki önemli husus, karşınızda duran yabancı kelime yada cümlenin, sistem tarafından tanınmasıdır. Bunu görüntü işleme ve makine öğrenimine borçluyuz.

Görüntü İşleme

Peki bunun yapay zekaya katkısı nedir?

Örneğin bir yapay zeka programı düşünün. Görevi, dışarıda dolaşan sabıkalı ya da kanun kaçağı kişileri tespit etmek olsun. Bildiğiniz üzere günümüzde sivil halkın yoğun olarak bulunduğu mekanlarda yerleşik kameralar ve mobese sistemleri bulunmaktadır. Yapay zeka ise bu kameraları ve yüz tanıma programlarını kullanarak kameraya görünen her kişiyi veri tabanında karşılaştırma yapacak. Veri tabanı ise önceden suçluların yüzleri taranarak oluşturulmuş bir veri tabanıdır. Böylece yapay zeka, görüntü işleme ile birlikte çalışarak doğru sonuca ulaşmaya çalışacaktır…

Facebook Yorumları