This is the Trace Id: b2642b82a8f1790eb1b7c6834d85f8ca
Ana içeriğe atla
Azure

Görüntü işleme nedir?

Görüntü işlemenin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve gerçek dünyadaki uygulamalarının neler olduğunu anlayın.
Azure’ı kullanmaya başlayın Azure Yapay Zeka Görüntü özelliğini keşfedin

Görüntü işleme nesneleri, insanları ve desenleri tanır

Görüntü işleme, makinelerin görüntüleri ve videoları yorumlamasını, analiz etmesini ve bunlardan anlamlı veriler çekmesini sağlar. Bu yapay zeka alanı, derin öğrenmeyi ve sinir ağlarını kullanarak nesneleri, insanları ve desenleri yüksek doğruluk derecelerinde tanır. Başka bir ifadeyle, insanın görme ve bilişsel yeteneğini taklit ederek görsel verileri yorumlar.

Görüntü işlemenin gerçek dünyada tıbbi görüntüleme, yüz tanıma, kusur algılama ve sürücüsüz araçlar gibi birçok uygulaması vardır. Bulutta, şirket içinde ve uç cihazlarda kullanılabilir.

Önemli çıkarımlar

  • Görüntü işleme, insanın görme ve bilişsel yeteneklerini taklit ederek makinelerin görüntüleri ve videoları yorumlamasını, analiz etmesini ve bunlardan anlamlı veriler çekmesini sağlar.

  • Bu yapay zeka teknolojisi derin öğrenmeyi ve sinir ağlarını kullanarak nesneleri, insanları ve desenleri yüksek doğruluk derecelerinde tanır.

  • Yapay zekanın görüntü işleme teknolojisinin gerçek dünyada tıbbi görüntüleme, yüz tanıma, kusur algılama ve sürücüsüz araçlar gibi birçok uygulaması vardır.

  • Görüntü işleme teknolojisi bulutta, şirket içinde ve uç cihazlarda çalıştırılabilir. Bu çok yönlülük, çeşitli sektörlerde verimliliği ve yenilikleri teşvik eder.

  • Yapay zeka görüntü işleme teknolojisinin geleceği, uç cihazlarda yapay zeka, çok modlu yapay zeka, kendinden denetimli öğrenme, yapay zeka destekli video analizi, etik ile açıklanabilir yapay zeka alanlarını kapsar.

Görüntü işleme nasıl çalışır?

Görüntü işleme, makinelerin tıpkı insan gözünün be beyninin yaptığı gibi görsel verileri analiz etmesini ve yorumlamasını sağlar. Görüntü işleme uygulamaları, kameralar, algılayıcılar ve büyük miktarlarda görsel veri ve görüntü ile eğitilmiş gelişmiş algoritmalar kullanır.

Bu yapay zeka türü, çeşitli endüstrilerde verimliliği, yenilikleri ve otomasyonu teşvik eder. Sağlık hizmetleri, güvenlik, üretim, perakende ve otonom sistemler bu sektörler arasında yer alır.

Görüntü analizinde temel adımlar

  1. Görüntüyü yakalama. Kameralar, dronlar veya tıbbi tarayıcılar gibi cihazlar bir görüntü veya video kaydeder. Bu, yapay zeka algoritmaları tarafından analiz edilecek ham veriyi sağlar.

  2. Görüntüyü yorumlama. Yakalanan veriler, desenleri algılamak ve tanımak amacıyla algoritmalar kullanan yapay zeka destekli bir sistem tarafından işlenir. Bu, görsel verilerin analiz edilmesini ve büyük bir bilinen desenler veritabanı ile karşılaştırılmasını içerir. Bu veritabanı nesneler, yüzler ve hatta tıbbi görüntüler içerebilir.

  3. Verileri analiz etme ve anlamlandırma. Sistem desenleri tanımladıktan sonra, görüntünün içeriği hakkında kararlar alır. Bu, bir fabrika ortamında nesneleri tanımayı, güvenlik kamerası görüntülerindeki kişileri tanımlamayı veya tıbbi görüntülerde potansiyel bir sağlık sorununu tespit etmeyi gerektirebilir.

  4. İçgörüler sunma. Sistem, gerçekleştirdiği görüntü analizine göre içgörüler sağlar. Bu içgörüler, sistemin önerdiği kararları veya eylemleri etkileyebilir. Örneğin, bir üretim hattında bir soruna işaret edebilir, bir binada yetkisiz girişi tespit edebilir veya bir perakende mağaza ortamında müşteri davranışını analiz edebilir.

Derin öğrenmenin işleyişi

En gelişmiş görüntü işleme sistemleri, doğruluğu ve performansı iyileştirmek amacıyla yapay zekanın bir alt kümesi olan derin öğrenmeteknolojisine dayanır. Derin öğrenme, karmaşık desenleri tanımak amacıyla büyük miktarlarda veriden öğrenme yeteneğine sahip sinir ağları adı verilen algoritmaları kullanır. Bu yaklaşım, insan beyninin bilgiyi işleme biçimini taklit eder ve makinelerin yüz tanıma ve nesne tespiti gibi görevleri yerine getirmesine olanak tanır.

Derin öğrenme sistemleri, verileri saklamaya ve işlemeye devam ettikçe zamanla gelişmektedir. Bu durum, bu sistemleri sağlık hizmetleri, perakende, üretim ve otonom araçlar gibi sektörlerde gerçek zamanlı uygulamalar için ideal hale getirir. Bir görüntü işleme sistemi ne kadar çok görüntü analiz ederse o kadar doğru hale gelir.

Gerçek dünyadaki avantajları ve uygulamaları

Sektörler, yapay zeka görüntü işleme teknolojisini aşağıdaki gibi çeşitli avantajlar elde etmek için kullanır:

  • Operasyonel verimlilik artışı. Kalite kontrol, finansal belge işleme ve güvenlik gözetimi gibi görevlerin otomasyonu önemli maliyet tasarrufları sağlayabilir.

  • Gelişmiş müşteri deneyimi. Gerçek zamanlı görüntü analizi, işletmelerin müşterileri için kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmasına olanak tanır. Örneğin, perakendeciler sanal kıyafet provalarını kolaylaştırmak için görüntü işleme teknolojisini kullanıyor. Aynı şekilde, konaklama işletmeleri konukların giriş kaydını yapmak için yüz tanıma teknolojisini kullanıyor.

  • Gelişmiş güvenlik. Derin öğrenme ile güçlendirilmiş görüntü işleme teknolojisi, sağlık hizmetlerinde ve otonom araçlarda sorunları daha erken algılamaya yardımcı olabilir. Bu, riskleri azaltır ve güvenlik sonuçlarını iyileştirir.

Görüntü işleme özellikleri

Yapay zekanın görüntü işleme teknolojisi, bilgisayarların büyük miktarlarda görüntüyü ve videoyu insanlardan çok daha hızlı işlemesini ve anlamasını sağlar. Temel işlevleri şunlardır:

  • Nesne sınıflandırma. Nesne sınıflandırma özelliğini kullanan bir sistem, bir görüntüdeki nesneleri önceden tanımlanmış etiketlere göre kategorilere ayırabilir. Örneğin, görüntü işleme sistemi insanlar, hayvanlar ve araçlar arasında ayrım yapabilir. Bu, trafik izleme ve stok yönetimi gibi uygulamalara yardımcı olur.

  • Nesne algılama ve tanıma. Sistem, bir görüntüdeki veya videodaki belirli nesneleri bulabilir ve tanımlayabilir. Bu teknoloji yüz tanıma, perakende sektöründe ürün algılama ve taramalardan sağlık durumlarını tanılama işlemlerinde kullanılır.

  • Nesne izleme. Sistem, zaman içindeki video karelerini analiz ederek nesnelerin hareketini izleyebilir. Bu özellik otonom araçlar, güvenlik gözetimi ve spor performansı analizi için yararlıdır.

  • Optik karakter tanıma (OCR). OCR, görüntülerde, taranmış belgelerde ve videolarda bulunan metni dijital metne dönüştürür. Basılı metinleri ve işlemin doğruluğu el yazısının kalitesine bağlı olmakla birlikte elle yazılmış metinleri işleyebilir. OCR, belge otomasyonu (kağıt kayıtları dijitalleştirme gibi), çeviri (metni otomatik çeviri için dönüştürerek) ve erişilebilirlik (ekran okuyucular gibi) uygulamalarını destekler.

  • Görüntü ve video segmentasyonu. Segmentasyon, bir görüntüyü net (açık) bölgelere ayırarak sistemin bağımsız nesneleri ve bunların sınırlarını tanımasına olanak tanır. Bu özellik sürücüsüz araçlar, tıbbi görüntüleme ve artırılmış gerçeklik açısından önemlidir.

  • 3B nesne tanıma ve derinlik algılama. Bazı görüntü işleme sistemleri, nesneleri üç boyutlu olarak tanımak için derinlik ve uzamsal ilişkileri analiz eder. Bu özellik robotik, artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik deneyimleri ile endüstriyel otomasyon için çok önemlidir.

  • Sahna anlama ve bağlam farkındalığı. Görüntü işleme teknolojisi, tüm sahneleri analiz edebilir ve nesnelerin birbirleriyle nasıl bir ilişki içinde olduğunu anlayabilir. Bu özellik akıllı şehir planlaması, video içeriğinin moderasyonu ve görme engelli kişileri destekleme konularında yardımcı olur.

  • Görüntü oluşturma ve iyileştirme. Görüntü işleme teknolojisi görüntüleri oluşturabilir, onarabilir ve iyileştirebilir. Bu özellik fotoğraf çözünürlüğünü iyileştirebilir, gürültüyü ortadan kaldırabilir ve hatta yapay zeka modellerini eğitmek üzere sentetik görüntüler oluşturabilir.

Görüntü işlemenin kullanım örnekleri

Görüntü işleme hizmeti farklı sektörlerde gerçek dünyada karşılaşılan sorunları çözmek amacıyla çeşitli uygulamalar ve cihazlar ile tümleştirilebilir. Görüntü işleme teknolojisinin en popüler kullanım alanlarından bazıları şunlardır:

  • Görüntü düzenleme ve arama. Görüntü işleme teknolojisi, fotoğraflardaki insanları, nesneleri ve sahneleri tanıyabilir ve büyük koleksiyonlarda düzenleme ve arama yapmayı kolaylaştırır. Bu teknoloji fotoğraf depolama uygulamalarında ve sosyal medya platformlarında otomatik etiketleme ve albüm oluşturma gibi özellikler için yaygın olarak kullanılır.

  • Metin ayıklama ve belge işleme. Optik karakter tanıma veya OCR, görüntülerden ve taranmış belgelerden metin ayıklar. Bu özellik otomatik veri girişi, aranabilir arşivler ve içerik dijitalleştirme olanakları sağlar. İşletmeler, iş akışlarını kolaylaştırmak için robotik süreç otomasyonunda OCR hizmetini kullanır.

  • Artırılmış gerçeklik. Görüntü işleme teknolojisi, fiziksel alanlarda dijital öğeleri katmanlamak için gerçek dünyadaki nesneleri algılar ve izler. Bu özellik artırılmış gerçeklik uygulamalarında oyun, sanal alışveriş deneyimleri ve etkileşimli öğrenme araçları için kullanılır.

  • Tarım ve çevre izleme. Dronlar, uydular ve kameralar mahsullerin görüntülerini çeker. Görüntü işleme teknolojisi daha sonra bu görüntüleri analiz ederek bitki sağlığını izler, zararlı böcekleri ve yabani otları algılar, sulama ve gübreleme işlerini iyileştirir.

  • Otonom araçlar ve ulaşım. Sürücüsüz araçlar ve gelişmiş sürücü destek sistemleri yayaları, trafik işaretlerini ve diğer araçları tanımak için görüntü işleme teknolojisini kullanır. Bu özellik otonom araçların ve ulaşım sistemlerinin güvenli bir şekilde yön belirlemesini ve gerçek zamanlı sürüş kararları almasını sağlar.

  • Sağlık hizmetleri ve tıbbi görüntüleme. Görüntü işleme teknolojisi röntgen, MRI ve CT taramaları gibi tıbbi taramaları analiz etmeye yardımcı olur. Bu özellik doktorların hastalıkları tespit etmesine, anormallikleri tanımlamasına, daha hızlı ve daha doğru teşhis koymasına yardımcı olur.

  • Spor analizi ve performans izleme. Sporcular ve antrenörler, oyuncu hareketlerini izlemek, oyun stratejilerini analiz etmek ve performansı iyileştirmek üzere gerçek zamanlı içgörüler sağlamak için görüntü işleme teknolojisi kullanır.

  • Üretim ve kalite kontrol. Görüntü işleme hizmeti, montaj hatlarında ürünleri denetleyerek, kusurları algılayarak ve uygun paketlemeyi doğrulayarak kalite kontrol işlemlerini yapmaya yardımcı olur. Ayrıca tahmine dayalı bakım için makineleri izler.

  • Uzamsal analiz ve güvenlik. Görüntü işleme teknolojisi fiziksel alanlarda insanları ve nesneleri izler. Bu hizmet, perakende mağazalarda topluluk hareketini tanımlamayı, şehirlerde trafik akışını izlemeyi ve gözetim sistemleri aracılığıyla güvenliği artırmayı içerir.

  • Yüz tanıma ve kimlik doğrulama. Görüntü işleme teknolojisi güvenlik sistemlerinde, mobil kimlik doğrulamada ve kişiselleştirilmiş deneyimlerde yüz tanıma amacıyla kullanılır. Bilgisayarlı cihazların kilidini açma ve havaalanı giriş kontrolü işlemlerini kolaylaştırma örnek olarak verilebilir.

Gelecekteki eğilimler

Yapay zeka ve bilgi işlem gücündeki ilerlemeler, görüntü işleme teknolojisinin yapabileceklerini genişletmeye devam ediyor. Bu büyüyen alandaki ana eğilimler şunlardır:

  • Edge AI ve gerçek zamanlı işleme. Daha fazla sistem bulut bilişime dayanmak yerine doğrudan cihazlarda çalışıyor. Bu durum işleme hızını ve gizliliği artırmayı sağlıyor.

  • Çok modlu yapay zeka. Görüntü işleme teknolojisinin doğal dil işleme ve ses analizi ile birleştirilmesi, daha zengin yapay zeka destekli deneyimler oluşturabilir. Gelişmiş sanal yardımcılar ve akıllı güvenlik sistemleri örnekler arasında yer alır.

  • Kendinden denetimli öğrenme. Yeni yapay modelleri, daha az el ile etiketlenmiş veriye ihtiyaç duyar, bu da eğitimi daha verimli ve ölçeklenebilir hale getirir.

  • Yapay zeka destekli video analizi. Görüntü işleme teknolojisi, perakende, emniyet güçleri ve spor analizi gibi çeşitli uygulamalarda gerçek zamanlı video işleme yeteneklerini iyileştirmeye devam edecektir.

  • Etik ve açıklanabilir yapay zeka. Görüntü işleme teknolojisi daha yaygın hale geldikçe, araştırmacılar kararlarını daha şeffaf hale getirmeye ve tanıma sistemlerindeki sapmaları azaltmaya çalışıyor.

Sonuç

Görüntü işleme teknolojisi makinelerin görsel verileri dikkate değer bir doğrulukla yorumlamasını ve analiz etmesini sağlar. Bu teknoloji, insanın görme ve bilişsel yeteneklerini taklit ederek nesneleri, insanları ve desenleri tanımak için derin öğrenmeyi ve sinir ağlarını kullanır.

Görüntü işleme teknolojisi çeşitli iş sektörlerinde sistemleri daha akıllı, daha güvenli, daha verimli ve daha yenilikçi hale getiriyor. En popüler uygulamalarından bazıları tıbbi görüntüleme, yüz tanıma, otonom araçlar ve artırılmış gerçekliktir. Yapay zeka ve bilgi işlem gücündeki ilerlemeler devam ettikçe, görüntü işlemenin etkisi ve olası kullanım alanları şüphesiz artacaktır.
Kaynaklar

Azure becerilerinizi geliştirmek ve iyileştirmek için kaynaklar edinin

Beyaz laboratuvar önlüğü giymiş gözlüklü odaklanmış bir kadın tablette bir şeyler yazıyor. Aydınlık, modern bir ofiste ayakta duruyor, profesyonellik ve dikkat izlenimi veriyor.
Profesyonel kaynaklar

Profesyoneller için Azure kaynakları

Eğitim programlarını, teknik incelemeleri, videoları, etkinlikleri, blogları, kod örneklerini ve diğer Azure kaynaklarını keşfedin.
Kaynakları keşfedin
Kanepede oturmuş dizüstü bilgisayar kullanan bir adam.
Öğrenci kaynakları

Öğrenci geliştiriciler için Azure kaynakları

Teknoloji alanındaki kariyerinize hızlı başlangıç yapmak ve dünyada olumlu bir etki bırakmak için beceriler kazanın.
Kaynakları keşfedin
Gri kazak giymiş bir adam, tablette bir ekran kalemiyle yazmaya odaklanmış. Ahşap rafların olduğu ve pencereden yumuşak doğal ışığın sızdığı iyi aydınlatılmış bir odada ayakta duruyor.
Etkinlikler ve web seminerleri

Azure etkinlikleri ve web seminerleri

Dijital olarak veya yüz yüze katılarak yeni beceriler edinin, yeni teknolojileri keşfedin ve topluluğunuzla bağlantı kurun.
Etkinliklere ve web seminerlerine göz atın

Sık sorulan sorular

  • Görüntü işleme teknolojisi, bilgisayarların görüntülerden ve videolardan görsel verileri yorumlamasına ve analiz etmesine olanak tanır. Bu yapay zeka alanı nesneleri tanımlamak, desenleri algılamak ve anlamlı içgörüler ayıklamak için makine öğrenmesi, derin öğrenme ve desen tanıma özelliklerini kullanır. Sağlık hizmetleri, üretim, güvenlik ve otonom sistemler gibi sektörlerdeki uygulamalara olanak sağlar.
  • Evet, görüntü işleme teknolojisi makinelerin görsel verileri işlemesini, analiz etmesini ve anlamasını sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Görüntü işleme teknolojisi makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi yapay zeka tekniklerini kullanarak bilgisayarların nesneleri tanımasına, desenleri belirlemesine ve görüntülere ve videolara dayanarak kararlar almasına olanak tanır. Kısaca, görüntü işleme teknolojisi geleneksel olarak insan görme yeteneğini gerektiren görevleri otomatikleştirir.
  • Görüntü işlemenin ana hedefi, makineleri görsel verileri tanımlama, anlama ve değerlendirme yetenekleriyle donatmaktır. Amaç, insanın görme ve bilişsel yeteneklerini taklit etmektir. Görüntü işleme teknolojisi yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme işlevlerini kullanarak, tıpkı insanların yaptığı gibi nesneleri tanıyabilir, sahneleri analiz edebilir, görüntülerden ve videolardan içgörüler çıkarabilir. Bu, çeşitli sektörlerde otomasyona olanak tanır, karar alma süreçlerini iyileştirir ve verimliliği artırır.
  • Görüntü işleme teknolojisi OpenCV, TensorFlow ve PyTorch gibi kapsamlı kitaplıkları nedeniyle ağırlıklı olarak Python dilini kullanır. Bu kitaplıklar görüntü işleme ve derin öğrenme işlemlerini basitleştirir. Görüntü işlemenin kullandığı diğer diller şunlardır: yoğun performans gerektiren uygulamalar için C++, akademik ve araştırma amaçları için MATLAB ve kurumsal düzeyde çözümler için Java.
  • Görüntü işleme teknolojisi birden çok alandan yararlanır. Desen tanıma için yapay zeka, zamanla doğruluğu artırmak için makine öğrenmesi ve derin öğrenme, görsel verileri iyileştirmek ve analiz etmek için görüntü işleme, 3B modelleme için bilgisayar grafikleri, algoritma geliştirme için matematik ve istatistik, yüksek kaliteli görüntüler çekmek için optik ve sensör teknolojisi bunlar arasında yer alır.