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].

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].

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].

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].

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

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.

Robot Görme Sistemleri Şekil 10.1: Parça denetim ve tasnif sistemi.

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

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.

Giriş/Çıkış Denetimi PTS (Plaka Tanıma Sistemi)

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.

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].

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].

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.

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.

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.

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.