Recommended
Recommended
More Related Content
Featured
Featured (20)
Image processing
- 4. SAĞLIK
- 9. GÜVENLİK
- 11. GBG IDSCAN İnsan Kaynakları Bankalar Oyun Siteleri
- 12. 12
- 16. SCAN NET
- 22. FAYDALARI Dolandırıcılık önler İnsan Kaynakllı hata azaltır Zamandan kazanç sağlar 7 / 24 çalışır
- 23. GÜRÜLTÜ KALDIRMA
- 25. KENAR ALGILAMA
- 27. GİZLİ DAMGA
- 28. Ve Daha Fazlası Djital içboyama Şehir Planlama Bölge Tespiti Sıkıştırma Kodlama 3D Görüntü
- 29. Peki kolay mı HAYIR Matematik Cebir Analiz İstatistic Geometri Kod Ve Daha fazlası.....
- 31. Image Processing Image Analysis Computer Vision
- 32. COMPUTER VISION
- 35. En zeki makineler dahi kör
- 72. https://www.idscan.com/ http://nightclub.co.uk/ https://www.youtube.com/watch?v=40riCqvRoMs&t=714s http://www.image-net.org/1 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&t=988s https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U https://www.youtube.com/channel/UCIvbT_2gRdj8_Y0ZadGk-mg?sub_confirmation=1 https://www.youtube.com/watch?v=QMLbTEQJCaI TEŞEKKÜRLER
Editor's Notes
- İmage processing var olan resmi okunulabilir ve daha fazla geliştirmek için resmi yumuşatıp, keskinleştirip, kontrast ayarı, uzatma ve bir çok farklı yöntemle yeni bir resim oluşturma işlemidir.
- PANORAMİK Daha kaliteli güzel resimler çıkarmak için daha küçük parçaları birleştirip büyük parçayı oluşturmak bir puzzle gibi. Oldu size panoramik muhteşem resimler Sadece bunlar değil aynı zamanda gökyüzenden çekilen yerlerin birleştirilip bize muhteşem haritalar sunması.
- Sağlık sektöründe image prossesing çok önemli bir yer alır bunlardan MRI ise görüntü işleme uygulamarının en başlarını çekenlerinden biridir. MRI gördüğünüz üzere beynin 2 boyutlu ve 3 boyutlu görüntülerin oluşturur. Yada isterseniz vücudun başka bölümleri.
- https://www.youtube.com/watch?v=QMLbTEQJCaI
- Araç geliyor hemen kamera ile plakamız okunup aracın girme işlemi gerçekleşiyor Bunu gerek otoban giriş ve çıkışlarında görebilirsiniz. Yada basit olarak Marinada otoparka girerken bir bilet almazsınız direk giriş yaparsınız. Sizin plakanız okunmuştur. Ve çıkışta o plaka üzerinde ki ücreti ödeyip çıkarsınız. https://www.youtube.com/watch?v=QMLbTEQJCaI
- https://www.youtube.com/watch?v=QMLbTEQJCaI
- Biometric ve görüntü işleme parmak izi, yüz biometriği ve göz görüntüsü oluşturup güvenlik sistemlerinde kullanılmaktadır. Telefonlarımızda olan güvenlik açmak için parmak okutma yada bende olmayan yüz tanıma sistemi ile açılan telefonlar var Şu and bile neredeyse küçük ölçekli şirketlerde dahil olmak üzere giriş çıkışları parmak okuyucu ile yapmaktadır. Bu sayede eskiden giriş çıkışları kartla yapıp sahtekarlığı ve maliyeti düşürmüşlerdir
- yapay zeka ve görüntü işleme tekniklerini kullanan GBG IDscan, kimlik doğrulama ve belge otomasyon çözümleri sağliyoruz. 1) belge türü tanıma, veri çıkarma ve belge kimlik doğrulaması 2) Tarayıcılar, cep telefonları ve web kameraları da dahil olmak üzere çok çeşitli görüntü yakalama cihazlarından doküman görüntüleri yakalamak için etkili bir mekanizma. 3) Pasaport ehliyet gibi kimlik belgelerinin görüntülerinden saniyeler içinde otomatik olarak tanır, doğrulamak ve verileri ayıklayabilen bir yazılım servisidir.
- Dunyanin en buyuk firmalari basta olmak uzere bir cok firmaya kimlik dogrulama ve belge otomasyon sistemi sunuyoruz. Banka Apple Amazon Night Club
- https://www.idscan.com/ IDscan awarded Best of Show at Finovate Europe 2016
- http://nightclub.co.uk/ Kiosk denilken makinelerimiz var kendileri wifi ile bağlanıp bilgileri aktarır. Buradaki süreç söyledir. Database direk kendi içindedir. Giren kişileri buraya kaydedilir. Bloklu kişi geldiyse bloklanır. Buradaki sistemde sql cache yapılıyor. Bloklu bır kişi olunca sql veritabanın güncelliyor.
- Face ve driving licence
- http://nightclub.co.uk/ Kiosk denilken makinelerimiz var kendileri wifi ile bağlanıp bilgileri aktarır. Buradaki süreç söyledir. Database direk kendi içindedir. Giren kişileri buraya kaydedilir. Bloklu kişi geldiyse bloklanır. Buradaki sistemde sql cache yapılıyor. Bloklu bır kişi olunca sql veritabanın güncelliyor.
- BANKA Bir banka otomasyon sisteminde dökümanlar gösterilip bilgiler kaydedilir. İngilterde bir hesap açtırmak gerçekten zor bir iştir. Hesap açtırmadan önce belgelerinizi getirirsiniz daha sonra bir randevu alırsınız. Arkasında o randevu tarihinde açtırırsınız
- DİKKAT BANKA lar içn bu videoyu izle bankalar için bilgi verdikten sonra Bu linki aç ve bilgileri ver https://www.idscan.com/gaming/ oyunlar için olan ekranı aç flash olan tanıtım ekranında oyun alanı için tanıt
- Taranan bir pasaporttan nasıl bilgiler elde edileceğini görebilirsiniz. Bu bilgileri alıp pasaportun gerçek olup olmadığını anlayıp daha sonrada bilgileri sistemlerine kaydederiz Bu bilgilerden sonra nasıl bir ekran görüntüsüne sahibiz bilgisini ver https://www.idscan.com/human-resources/
- Bir çok resim gürültülüdür biz image processing işleminde buna noisy diyoruz. Bir çok aplikasyon vardır bu gürültüyü kaldırmak için. Gürültüyü kaldırmak çok önemlidiri neredeyse her resim gürültülüdür. https://www.youtube.com/watch?v=fVclEUy_Zpk
- Düşük kontrastlı resimlerde biz gerekli bütün bilgileri göremeyiz bu yönden kontrastı geliştirip gizlenmiş bilgileri açığa çıkarırız
- Kenar algılama image processing için önemli yöntemlerden biridir. Resimdeki değeri hızlı bir şekilde okumamızı sağlar
- Watermark, image processing için önemli içeriklerinden biridir. Özellikle şu an ki günümüzde instagram ve facebookda paylaşılan resimler başkaları tarafından kötüye kullanılıp yada resmi satmak istediğinizde oluşan sıkıntılar. Sahibinden.com web sitesi içinde örnek ver. Sahtekarlar aynı resmi kopyalayıp yeni ilan koyuyorlar.
- Digital Inpainting Dijital İçboyama, çok eski resimleri düşünün büyünannenizin gençlikten kalma resmi yada büyük büyük annenizin gençlikten kalma resmi, resimler eski ve çizgiler var siz yeni bir resim yapmıyorsunuz bu resmi boş olan yerlerini dolduruyorsunuz, City Planning Şehir Planlama , inşaat mühendisliği için çok önemlidir şehrin ne tarafa doğru büyüdüğünü görüp o şekile analiz etmek için kullanılır. Region Detection Bolge tespiti segmantasyon olarak orneğini vermiştim zaten, farklı bir patern bulup onu diğer paternlerde arındırıp anlamlar çıkartarsınız Comperession Sıkıştırma büyük bilgi için küçük bir alana sıkıştırma Coding Kodlama 3d image normal kameradan çekilen bir imagi 3d haline getirmek
- Ben burada matematisel bir şey göstermiyeceğim. Ama şunu bilmelisinizki matematik yapmak zorundasınız. Kodlama yapmak zorundasınız. Diyorsanız ki ben bunları yapacağım hoş geldiniz image processing
- Ve birazcık daha ayrıntıya girelim.
- Relationship the other fields İmage Processing’in diğerleriyle ilişkisi, image analysis and Computer Vision Image Processing:image sıklıkla resimden anlam çıkarmak için yapılır. enhancement.noisy removal,restoraion, compression Image Analiz: Resmin içindeki bilgileri analiz eder Computer Vision: Bir insan gözü gibi resmi yorumlamayı dener. Computer vision ise bilgisayara nesnlerin ne olduğunu öğretmek ona bir insanın bakış açısı özelliği kazandırmak Object Recognation ->Nesne Tanıma Motion tracking->Hareket takibi 2d görüntüden 3d görüntü çıkartır
- Peki daha kompleks olan bir yapı nasıl işler. Bir resmi yorumlamak için önce onun ne olduğunun bilinmesi gerekir işte burada araya data giriyor. Eskiden tüm dataları gözden geçirmek bir bilgisayar için 1 yıl alırken gelişen teknolojiyle bu çok daha hızlı olabiliyor.
- 3 yaşındaki bir çocuk gördüğü gördüğü resimdeki bilgileri bize aktarıyorken. Bizimde amacımız bilgisayara bir insan gözü gibi resmi yorumlamasını sağlamak.
- Dronler ormanda uçarken bize orman yangınlarını haber veremiyor, heryerde güvenlik kamerası olmasına rağmen bir insanı boğuldunu bze haber veremiyor yada bir işyeri soygununda bize soygun oluyor şeklinde haber veremiyor.
- Neden kör peki çünkü biz bir resim çekeriz, bu resmi makine
- her bir pixeli için İki boyutlu bir dizi haline dönüştürür. Fakat bunlar cansız bir sayıdır, bir anlam içermez. Görerek biz anlayabiliyoruz.
- Ve aslında biz bunu en baştan bu yana kusursuzca yapabiliyorduk. Tabiyki bu işi yapan sadece göz değil asıl iş beyindeydi Görsellik gözle başlar,fakat beyinle halledilir.
- Bir nesne gelir ve o nesne işlenip çıkar
- Nasıl yapıyoruz bunu
- Şekil ve renklerden bir object model oluşturuyoruz
- Matematik diliyle bir bilgisayar algoritması oluşurup, kedi yuvarlak bir yüze sahiptir, tombul bir vücudu vardır, iki sivri kulağı vardır ve uzun bir kuyruk. Bunlar bizim için yeterli diyor ve işte bu bir kedidir. Çıktısı alıyoruz.
- Ya bu kedi, nasıl bir şekil oluşturacağız. Şimdi yeni bir şekil görüş açısı ve bir model oluşturacağız Tamam oluşturalım
- Peki kedi kendini gizlemiş tam anlamıyla vücudu yoksa
- Ya bu tatlı kediler Şimdi bir sadecce bir kedi için sonsuz object model oluşturacağız ve bu sadece bir kedi için ya diğerleri
- Ve şimdi gelmek istediğmiz yere gelelim Hiç kimse bir çocuğua nasıl görmesi gerektiğini söylemiyor, ilk yıllarında bile, Çocuklar kendi başlarına gerçek yaşam tecrübeleri ve örneklerle öğreniyorlar Eğer bir çocuğun gözünü bir biyolojik kamera gibi düşünürsek, yaklaşık her 200 milisaniyede resim çekiyor ve gerçek dünyayla ilgili milyonlarca resim oluyor Burdan anladık yapmamız gereken verileri toplamak
- Ve ortaya datalar çıkıyor
- Şimdi size bir şirket hakkında bahsetmek istiyorum ismi imageNET Fei Fei Li ve Kai Li ImageNet projecti devreye soktu Ve milyonlarca resim indirdiler crowdsourcing yaparak aynı Amazon mechanical turk gibi https://www.mturk.com/mturk/welcome Ve bu kadar büyük olaylardan inanılmaz olan gerçekşti bize free olarak kullanmamızı sağladı Sponsor firmalar tabiyki en büyük firmalar Google amazon gbi http://www.image-net.org
- Sadece bir kedi kategorisi için 62 binden fazla kedi olan bir data sunuyor bize
- Şimdi milyonlarca resim girip match ederek resmi nesneyi tanımamız sağlıyor
- Convolutional Neural Network bir beyin sistemi gibi çalışıp nesneyi tanımamız sağlayacak Ne dir bu convolutional network Daha fazla ayrıntı için bu linki okuyabilirsiniz http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Ve bunları https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&t=988s https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w https://www.youtube.com/watch?v=tIeHLnjs5U8
- Bir nöron için değerler kümesi gelir ve o da bir sonuç çıkarır
- Ve çıkan sonuçtakn oluşan diğer nöronlar yinde kendilerine bir çıktı oluşturur oda diğer nörona değeri gönderir
- Ve böylece sonunda gerçek çıktımıza ulaşabiliriz
- Neural network nedir 28X28 boyutunda bir resim vardir ve her bir pixeline degerler verilip bu degerlerle bu resmin ne oldugunu anlariz
- Ve gördüğünüz üzere bilgisayar artık bir resimde bunları tanımlayabiliyor
- Ve tabiyki hala çözemediği sorunlar var
- Peki ya sadece nesneleri tanımlamamı, hatırlacağınız üzere en başta 3 yaşındaki çocuk tanımlamaktan ziyade nesnleri yorumlayabiliyordu. Şimdi gördüğünüz üzere nesnelerin tanımlanması yerine yorumlanabiliyor
- Biz keke baktığımızda özel bir kek olduğunu anlayabiliyoruz ama bilgisayara hala anlayamıyor
- https://www.idscan.com/ http://nightclub.co.uk/ https://www.youtube.com/watch?v=40riCqvRoMs&t=714s http://www.image-net.org/1 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&t=988s https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U https://www.youtube.com/channel/UCIvbT_2gRdj8_Y0ZadGk-mg?sub_confirmation=1 https://www.youtube.com/watch?v=QMLbTEQJCaI