Görsel tanıma, makinelerin görüntü veya videolardaki nesneleri, kişileri, sahneleri veya görsel eylemleri tanımlamasını, analiz etmesini ve anlamasını sağlayan bir yapay zeka (YZ) alanıdır. Bu teknoloji, nesne tespiti, sınıflandırma ve konumlandırma işlemleri için çoğunlukla makine öğrenimi teknikleri ve derin sinir ağları kullanır. Basit görüntü tespitinden farklı olarak, görsel tanıma bağlamsal ve anlamsal anlayış gerektirir; yani karmaşık durumları yorumlayabilme kapasitesine sahiptir. Veri etiketleme, görüntüdeki değişikliklere karşı dayanıklılık ve gizlilik konuları önemli zorluklar arasında yer alır.
Kullanım alanları ve örnekler
Görsel tanıma; güvenlik (güvenli erişim için yüz tanıma), otomotiv (yaya ve trafik tabelası algılayan otonom araçlar), sağlık (otomatik medikal görüntü analizi), endüstri (üretim hatlarında kalite kontrol) ve perakende (mağazalarda müşteri davranış analizi) gibi birçok sektörde kullanılır. Akıllı video izleme sistemleri, şüpheli davranışları gerçek zamanlı olarak tespit etmek için görsel tanımadan faydalanır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve frameworkler
Başlıca görsel tanıma araçları arasında TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Keras, Scikit-image ve nesne tespiti için YOLO (You Only Look Once) öne çıkar. Detectron2 (Meta) ve MMDetection (OpenMMLab) gibi özel çözümler de araştırma ve endüstride yaygın olarak kullanılır. Amazon Rekognition, Google Vision AI ve Microsoft Azure Computer Vision gibi bulut tabanlı platformlar ise kullanıma hazır API’ler sunar.
Güncel gelişmeler, evrim ve eğilimler
Yakın zamanda Visual Transformers (ViT) gibi büyük ölçekli görsel modeller, bazı görevlerde insan düzeyinde ya da daha iyi performans sergileyebiliyor. Görsel tanımanın çok modlu sistemlere (metin, ses, görüntü) entegrasyonu ve gömülü cihazlarda gerçek zamanlı analiz için edge computing alanındaki gelişmeler yeni uygulama alanları açıyor. Etik ve algoritmik önyargı konuları ise alanın gelişiminde merkezi rol oynamaya devam ediyor.