Bilgisayar Görmesi ve Makine Öğrenmesi

Dijital dünyadaki görüntü ve videoların bilgisayarlar tarafından işlenip tıpkı bir insan gibi anlamlandırılmasını sağlayan bilgisayar görmesi, günümüzün en kritik teknolojileri arasında yer alıyor. Sürücüsüz (İnsansız) bir aracın kameradan gelen pikselleri analiz ederek yayayı, trafik ışığını veya diğer araçları ayırt edip karar vermesi gibi; makineler de bu teknoloji sayesinde çevresini tanımlayıp anlamlı veriler üretiyor.

Prof. Dr. Raşit KÖKER ve Öğr. Gör. Mehmet DEMİR tarafından kaleme alınan Bilgisayar Görmesi ve Makine Öğrenmesi, bu yapay zekâ alanını teorik derinlik ve uygulama odaklı bir yaklaşımla sunan kapsamlı bir başvuru kaynağıdır.

Eser; görüntüleme sistemlerinin temel prensiplerinden başlayarak görüntü işleme teknikleri, öznitelik çıkarımı ve makine öğrenmesi yöntemlerini sistematik bir yapıda ele alıyor. Teorik altyapı verilerek, OpenCV görüntü işleme kütüphanesi, C++ programlama dili hızı, MATLAB ve Visual Studio ortamlarında geliştirilen somut uygulamalarla öğrenme destekleniyor.

Kitapta:

Görüntü İşleme Temelleri: Renk modelleri (RGB, HSI, YUV), filtreleme ve morfolojik işlemler.

Zeki Sistem Tasarımı: Yapay sinir ağları, derin öğrenme, öğrenme ve genelleme prensipleri.

Güncel ve Endüstriyel Çözümler: YOLOv tabanlı nesne tespiti, yüz, göz, insan ve araç takibi; plaka, imza, parmak izi ve parça algılama ve tanıma sistemleri işlenmiştir.

Başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar zengin bir içerik sunan bu başvuru kaynağı; tamamı açıklamalı 70'ten fazla pratik uygulama, MATLAB destekli geliştirme örnekleri, matematiksel teoriyle güçlendirilmiş 10'dan fazla ayrıntılı görüntü işleme çalışması ve biyometrikten endüstriyel çözümlere uzanan 10'dan fazla gerçek dünya senaryosuyla teoriyi somut projelere dönüştürmektedir.