Computer Vision

Hava görüntülerinin otomatik yorumu: geometrik düzenden semantik bölünmeye ve nesne kategorilerinin tanınmasına

Computer Vision alanı, dünyayı video görüntü ve kayıtlardan akıllı, insanların algı şekline yakın algılayabilen sayısal yöntem ve sistemlerle incelemektedir. Yapay Zeka ve Robotik çerçevesinde oldukça yeni bir alan olmasına rağmen, bilimsel araştırma, teknolojik ve sanayi gelişim açısından oldukça rağbet görmektedir. Son başarıları, otomatik öğrenme ve enterferans maksatlı etkili algoritmaların geliştirilmesine ve aynı zamanda hesaplama gücü ve veri saklama kabiliyetinin önemli derecede artırılmasına borçludur.

Şimdiki eğilimlere uyarak, robotiğin otonom hava arçaları gibi çeşitli alanlarıyla içiçe hareket edebilecek bu tür akıllı görüş sistemlerini geliştirmeyi hedeflemekteyiz. Bilimsel araştırma alanında yüksek performanslı prototiplerin yapılmasını, pratiğe hemen uygulanabilecek teknolojik sistemlerin geliştirilmesini hedefleyeceğiz. Bu çerçevede göz-görüş-düşünce bağlantısının yeni yönlerini keşfetmeye, bu tür geniş kapsamlı bilimsel süreci çalıştırabilecek bilgi sistemleri geliştirmeye çalışacağız.

Program, bilimin yeni alanlarına, görüntü ve video kayıtlarının otomatik yorumu için gereken bağlantıları mümkün kılan karmaşık algoritmaların araştırılmasına ilgi duyan lisans ve yüksek lisans öğrencilerine yöneliktir. Bu program çerçevesinde, havadan alınan görüntü ve film kayıtlarının otomatik yorum konusunu ele alacak ve birbirini tamamlayan, aşağıda açıklanan üç yönde geliştirecek üniversite öğrencileri ve mühendislerden oluşan ekipleri geliştirmeyi hedeflemekteyiz:

1) Birden fazla görüntü ve video arasındaki bağlantıları ve ortak bölgelerin tespit edilmesi, geometrik şekilde aynı seviyeye konulmaları.

2) Görüntülerin semantik bölünmesi – görüntülerin belirli kategorilere ait bölgelere bölünmeleri (örneğin konut bölgeleri, ormanlar, parklar, yollar, tarım alanları, göller, nehirler).

3) Çeşitli nesne kategorilerinin tespit edilmeleri ve tanınmaları (örneğin evler, arabalar). Daha iyi ve etkili şekilde tespit edebilmek maksadıyla, bu nesne kategorilerinin ve bölgelerin birbirlerini bağlamsal yorum düzeyinde ne şekilde etkilediklerini anlamayı hedeflemekteyiz.

Program koordinatörü : Doç. Dr. Marius Leordeanu

Hedeflerimiz nelerdir?

Hızlı ve tam algoritmalı uygulama çözümleri geliştirmeyi hedeflemekteyiz. Bu çerçevede, orta yorum düzeyinde geometrik dizilişe yoğunlaşacak olan, incelenen hava klip kayıtlarının kesitlerindeki görüntülerin özellikleri arasındaki bağlantıları tespit edeceğiz. Sahneleri otomatik olarak dizecek ve görüntülerin panoramik imajlarını oluşturacak algoritmler geliştirecek, birden fazla sahneden oluşan tek hava haritası elde edeceğiz. Bu çerçevede, ardıl sahneler arasındaki hareket alanının tahminini gözönünde bulunduracağız.

Ayrıca, çeşitli bölge tipleri, nesneler ve aralarındaki bağlamsal ilişkilerin otomatik öğrenme yöntemlerini geliştireceğiz (örneğin şehir bölgeleri, köyler, insanlar, arabalar, evler, ağaçlar) ve onları bölgelere böleceğiz – bölgelerin görüntülere istinaden tam anlamıyla tespit edilmesi.