Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Computer Vision
Computer Vision
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Bilgisayarlı görü, makinelerin fotoğraf, video ve diğer görsel verilerdeki nesne, hareket, metin ve sahneleri yorumlamasını sağlar.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiBilgisayarlı görü sistemleri görüntüyü piksel veya görsel özellikler üzerinden işleyerek sınıflandırma, nesne tespiti, segmentasyon, OCR ve hareket analizi yapabilir. Kamera açısı, ışık, çözünürlük ve eğitim verisinin temsil ettiği gruplar sonuçları etkiler. Bir modelin laboratuvar doğruluğu gerçek ortam performansıyla aynı olmayabilir. Kişisel veya biyometrik görüntüler kullanılıyorsa izin, saklama süresi ve erişim politikaları baştan tanımlanmalıdır.
Çalışma mantığı: Görüntü bir sınıf, kutu, piksel maskesi, metin veya hareket çıktısına dönüştürülür. Ön işleme, kamera kalibrasyonu, veri çeşitliliği ve gerçek ortam testleri model kadar önemlidir.
Kullanım alanları: Kalite denetimi, tıbbi görüntü araştırması, OCR, güvenli alan izleme, robotik, perakende ve erişilebilirlikte kullanılır.
Sınırlılıklar: Işık, açı, çözünürlük ve temsil edilmeyen gruplar hatayı büyütebilir; biyometrik verilerde açık izin ve sıkı saklama politikası gerekir.
Çalışma mantığı: Görüntü bir sınıf, kutu, piksel maskesi, metin veya hareket çıktısına dönüştürülür. Ön işleme, kamera kalibrasyonu, veri çeşitliliği ve gerçek ortam testleri model kadar önemlidir.
Kullanım alanları: Kalite denetimi, tıbbi görüntü araştırması, OCR, güvenli alan izleme, robotik, perakende ve erişilebilirlikte kullanılır.
Sınırlılıklar: Işık, açı, çözünürlük ve temsil edilmeyen gruplar hatayı büyütebilir; biyometrik verilerde açık izin ve sıkı saklama politikası gerekir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBilgisayarların görsel verileri (fotoğraf, video) anlayıp yorumlamasını sağlayan YZ alanıdır.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBilgisayarlı görü sistemi, güvenlik kamerasındaki nesneleri algılayıp konumlarını işaretleyebilir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.