bil442 bilgisayar sistemleri bilgisayarlı görme

BİL442 BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ
BİLGİSAYARLI GÖRME
Bilgisayarlı Görme
İnsan yeteneklerini taklit eden ve onun gibi davranan makineler
yapmak her zaman heyecan verici bir araştırma konusu olmuştur.
Başlangıçta, bilgisayar hesap yapabilme yeteneğini kazanınca,
düşünme, işitme, konuşma, tanıma, görme gibi yeteneklerin de
rahatlıkla gerçekleşebileceği düşünüldü.
Amaç bilgisayarın, insan gibi, dış dünyayı algılaması ve
edindiği verileri akıllı bir biçimde işleyerek çeşitli problemlere çözüm
üretmesini sağlamaktı[1].
2
Geçtiğimiz yüzyılın son çeyreğinde Bilgisayar
sistemleri






İnsanlarla satranç oynayan ve onları yenen,
Fabrikalarda vida sıkan,
İmla hatalarımızı düzelten,
Parfüm koklayan,
Şarap tadına bakan,
Hastalara teşhis koyan bilgisayar sistemleri geliştirildi.
Ama ne yazık ki insana özgü yetenekleri canlandırmada bu beklentiler
birçok konuda olduğu gibi, bilgisayarlı görme konusunda da istenilen
oranda ve hızda gerçekleşemedi[1].
3
Ne Yapmaya Çalışıyoruz ve Neden Çok Zor?
İnsan görme sistemi dış dünyayı, adına “ışık” dediğimiz
elektromanyetik enerjinin cisimlerden yansıyarak göz üzerindeki
retinaya düşmesi ile algılar. Üç boyutlu evrenden algıladığı bu
verileri iki boyutlu veri haline dönüştürerek işler ve yaşamı boyunca
oluşturduğu bilgi bankasını da kullanarak değerlendirir[1].
4
Ne Yapmaya Çalışıyoruz ve Neden Çok Zor?
Bilgisayar görme sistemleri karmaşıklık gösterse de, hepsi için
geçerli olan birkaç teknik vardır. Kameradan gelen bir görüntünün
kullanışlı bir şekilde işleme tabi tutulmasından önce, bu görüntünün
bilgisayar tarafından anlaşılabilecek şekle dönüştürülmesi
gerekmektedir. Bu dönüşüm işlemine görüntünün sayısallaştırılması
denir.
Bu işlemde; görüntünün her bir piksel değeri bir sayı olarak
hafızada depolanacak olan karelere bölünür. Her piksel noktasında
görüntünün parlaklığını ve koyuluğunu temsil eden bir tamsayı
bulunur. Bütün piksel değerleri için bu işlem gerçekleştirildiğinde,
görüntü tamsayılardan oluşmuş bir matris şekline dönüşür. Resim
bilgisi bu biçime getirildiği zaman, yazılım tarafından işlenmeye
hazırdır[2].
5
Ne Yapmaya Çalışıyoruz ve Neden Çok Zor?
Bilgisayar görmesi bazı ölçütlere göre sağlanır. Fakat bu
ölçütler nelere bağlıdır, nelerle sınırlıdır tam olarak açıklanamaz. Bu
sınırları daha iyi inceleyebilmek için, araştırmacılar bilgisayar
görmesini aşağıdaki bölümlere ayırmışlardır[2].
 Resim işleme
 Görüntü işleme
 Örüntü tanıma
 Durum analizi
 Optik işleme
 Video işleme
 Görüntü yorumlama
6
Bilgisayarlı Görmenin Uygulama Alanlarına
Örnekler
Robot Görme Sistemleri: Bilgisayarlı Görme konusunun en önemli
uygulama alanlarından birisi kameralar aracığı ile algıladığı
görüntüleri değerlendiren ve bu değerlendirmeye göre iş yapan
robotlardır.
 Kalite Denetiminde Bilgisayarlar: İnsanlar için sıkıcı olan bu iş,
günümüzde yavaş yavaş bilgisayarlı görme sistemleri ile
yapılmaya başlanmıştır. Kameralar ile ürün görüntüleri elde
edilerek çeşitli yazılımlar aracılığı ile düzgün üretilip
üretilmedikleri kontrol edilir.
 Robot İşçiler: Bir fabrikada tekrarlı ve basit işleri, görme
yeteneği olan robotlara yaptırabilmek mümkündür. Örneğin;
herhangi bir malzemenin belirli bir yerden diğer bir yere
taşınması için taşıyıcı robotlar geliştirilmiştir. Bu robotlar
taşıyacakları malzemeyi bir kamera ile gözlerler.
7
Robot Görme Sistemleri
Şekil 10.1: Parça denetim ve tasnif sistemi.
8
Tıbbi Uygulamalar
Hastanelerdeki bilgisayarlı görüntü arşivleri, çekilen röntgen,
tomografi ve ultrason görüntülerinin bilgisayar ortamında
saklanmasını ve istenen bilgiye erişimini sağlayan görüntü veri
tabanlarıdır. Çekilen her türlü tıbbi görüntü, bilgisayar ortamında
sayısal olarak saklanabilir. Bu görüntüler, bir görüntü veri tabanı
aracılığı ile sorgulanabilir. Diğer bir alan ise doktor için geliştirilen
teşhis destek sistemidir.
Resim-1 Röntgen Cihazı
Resim-2 Tomografi Cihazı
9
Güvenlik Sistemleri
Bilgisayarlı görme sistemlerinin yaygın uygulama alanlarından
birisi de askeri ve sivil amaçlı güvenlik sistemleridir.
Giriş/Çıkış Denetimi: İşyerlerinde personel ve misafirlerin
giriş-çıkışının denetimi için geliştirilen birçok sistemdir.
10
Giriş/Çıkış Denetimi
PTS (Plaka Tanıma Sistemi)
11
Güvenlik Sistemleri
Akıllı Güvenlik Kameraları: Kameralar aracılığı ile gözlenen bir
alanda, herhangi bir tehlikeyi değerlendiren yazılımlar, alarm
sistemini harekete geçirirler. Bunun için, kurumun izlenmesi gereken
alanlarına sayısal kameralar yerleştirilir.
Gece güvenlik sistemlerinde kamera görüntüleri durağandır.
Yani, ortada hareket eden cisimler olmadığı için görüntü zaman
içinde değişim göstermez. Ardı ardına çekilen görüntüler arasındaki
fark hesaplanır. Bu fark sıfır çıktığı sürece sorun yoktur. Herhangi bir
değişim ardışık olarak çekilen görüntülerde fark oluşturur ve bu
değişim büyüklüğüne göre bir elektrik sinyali ile bekçiyi veya alarm
sistemini uyarır.
12
Güvenlik Sistemleri
Parmak İzi Tanıma Sistemleri: Biometrik sistemlerin kullanılmaya
başlamasından bu yana parmak izi tanımlama sistemi en çok tercih
edilen sistem olmuştur. Parmak izinin tek ve kesin sonuç getirdiği
herkes tarafından kabul edilmiştir. Bir parmak izi yüzeyindeki bir çok
halka, ilmek, kemer ve adalardan oluşur. Hat bitimlerine minutiae adı
verilir ve karşılaştırma bu minutiaelere göre yapılır. Parmak izi yüz yılı
aşkın süredir kullanılan bir kimlik belirleme tekniğidir[3].
13
Parmak İzi Sensörün Çalışma Prensibi
Parmak izi sensörü parmak izini elektrik dalgaları kullanarak
tanımlar. Parmak sensöre yerleştirildiğinde elektrik dalgaları
gönderir ve parmak izi kayıt edilir. Temasta kalma miktarı, yüzeye
temas biçimi, basınç, ısı, elektrik dalgaları parmak izi tanımlamada
kullanılır[3].
14
Optik Karakter Tanıma (OCR)
Kağıt üzerine elle yazılmış, ya da basılı
metinleri Optik Karakter Tanıma sistemleri
ile tanıma üzere yoğun araştırmalar
yapılmış ve birçok ürün geliştirilmiştir. Bu
ürünler uygulama alanına göre büyük
değişiklik göstermekle birlikte, hemen
hemen hepsinde;
 Kağıt üzerindeki verileri bilgisayar
ortamında sayılaştıran bir tarayıcı,
 Sayısal verileri modelleyerek resim,
yazı ve grafikleri ayrıştıran bir yazılım,
 Yazıları okuyarak ASCII koda
dönüştüren akıllı bir sistem
bulunur.
15
Optik Karakter Tanıma (OCR)
Optik Karakter Tanıma Sistemleri, çevrim içi ve çevrim dışı olarak iki
gruba ayrılırlar.
Çevrim içi : Çevrim içi sistemlerde veri girişi sayısal bir tablet
üzerine elektronik kalemle yapılır.
Çevrim dışı : Çevrim dışı uygulamada ise daha önce kâğıda
yazılmış veya basılı metinlerin kamera veya tarayıcı yardımı ile
bilgisayara aktarıldıktan sonra tanınması gerçekleştirilir.
16
Coğrafi Bilgi Sistemleri
Uzay ve hava fotoğraflarının değerlendirilmesi ile birçok alanda
önemli uygulamalar geliştirilmiştir. Dünya çevresinde dönen
yüzlerce uydu dünyanın ve diğer gök cisimlerinin çeşitli fotoğraflarını
çekerek bizi bilgilendirmektedir.
 Haritacılık: Dünya çevresinde dönen uydulardan alınan
fotoğraflar sayesinde çeşitli ölçekte coğrafi ve jeolojik haritalar
mükemmel bir doğrulukla üretilebilir.
17
Coğrafi Bilgi Sistemleri
 Meteoroloji: Uzaktan algılama ve görüntü işleme tekniklerinin
başarı ile uygulandığı diğer bir alan ise meteorolojik tahminlerdir.
Meteoroloji uydularından edinilen fotoğrafların değerlendirilmesi
ve kestirim yöntemleri ile günlük hava tahmin raporlarının
geliştirilmesi mümkün olmaktadır.
18