Kategoriler
Eser Adı Yazar Yayınevi Açıklama İçindekiler Barkod
Arama  
Ana Sayfa Sipariş Takip Üyelik Yardım İletişim
 
 
Tüm Kategoriler »
Bülten
Ana Sayfa Bilgisayar Görmesi ve Makine Öğrenmesi
   

×
Bilgisayar Görmesi ve Makine Öğrenmesi
Görüntü İşleme ile Analiz – Yapay Zekâ Desteği Biyometrik Uygulamalar
,
Eylül 2026 / 1. Baskı / 246 Syf.
Fiyatı: 535.00 TL
24 saat içerisinde temin edilir.
 
Sepete Ekle
   

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.

Konu Başlıkları
Bilgisayar Görmesi Sistemlerine Yönelik Ön Gereksinimler
Renk Modelleri ve Dönüşümleri
Görüntü İşlemeye Giriş
Filtreleme ve Morfolojik İşlemler
Kenar Belirleme Operatörleri
Öznitelik Çıkartma
Makine Öğrenmesine Giriş
Yapay Sinir Ağları ve Geriye Yayılım
Endüstride Bilgisayar Görmesi ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları
YOLOv Nesne Tespiti
Barkod: 9786253610807
 Yayın Tarihi: Eylül 2026
Baskı Sayısı:  1
 Ebat: 16x24
Sayfa Sayısı: 246
 Yayınevi: Seçkin Yayıncılık
Kapak Türü: Karton Kapaklı
Dili: Türkçe
Ekler: -

 

İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Önsöz  5
Yazarlar  7
Giriş  15
Kitap Hakkında  17
Birinci Bölüm
BİLGİSAYAR GÖRMESİ SİSTEMLERİNE YÖNELİK
ÖN GEREKSİNİMLER
1.1. GİRİŞ  19
1.2. İŞARET VE GÖRÜNTÜ  19
1.2.1. İşaret  20
1.2.2. Görüntü  20
1.3. KAMERA TEKNOLOJİLERİ NELERDİR  21
1.3.1. Elektronik Olarak CCD ve CMOS Teknolojileri  22
1.4. GÖRÜNTÜ OLUŞUMU VE GÖRÜNTÜ İŞLEME  22
1.5. GÖRÜNTÜNÜN SAYISALLAŞTIRILMASI  26
1.6. RENK MODELLERİ  28
1.6.1. RGB  29
1.6.2. CMYK  29
1.6.3. HSI  30
1.6.4. RBI → HSI Geçişleri  31
1.6.5. HSI → RGB Geçiş  31
1.6.6. YUV  31
1.6.7. RGB → YUV Geçiş  31
1.6.8. YUV → RGB Geçiş  32
1.7. TEMEL MATRİS İŞLEMLERİ  32
İkinci Bölüm
GÖRÜNTÜ İŞLEMEYE GİRİŞ
2.1. VISUAL STUDIO KURULUMU  35
2.2. OPENCV VE EMGUCV NEDİR  40
2.2.1. OpenCV  40
2.2.2. EmguCV  41
2.3. MANAGE NUGET PACKAGES NEDİR  41
2.4. GÖRÜNTÜ ÖN İŞLEME TEKNİKLERİ  43
2.4.1. Örnekleme  43
2.4.2. Nicemleme  43
2.4.3. Histogram  47
2.4.4. Histogram Spesifikasyonu  49
2.4.5. Lokal Belirginleştirme  50
2.5. GÖRÜNTÜ İŞLEME OPENCV KOD UYGULAMALARI  51
2.5.1. Görüntünün Okunması  51
2.5.2. Web Kamera (dahili, harici) Görüntü Okunması  52
2.5.3. Renkli Görüntü Okuma  53
2.5.4. Gri Seviyeli Görüntü Okuma  53
2.5.5. İkili Görüntü  54
2.6. GÖRÜNTÜ OLUŞTURMA  55
2.7. BİLGİSAYAR GÖRMESİNDE TEMEL İŞLEMLER  56
2.7.1. Doğru (Line) Çizme  56
2.7.2. Çember (Circle) Çizme  57
2.7.3. Kare çizme  58
2.7.4. Metin Yazma  58
2.7.5. Alan Belirleme (Roi)  59
2.7.6. Renk Bulma Uygulamaları  60
2.7.7. Sınır Çizgileri  62
2.7.8. Bilgi Çıkarımı  64
2.7.9. Video Uygulaması  67
2.7.10. Geometrik Şekiller ile Maskeleme  69
Üçüncü Bölüm
FİLTRELEME VE MORFOLOJİK İŞLEMLER
3.1. TEMEL MORFOLOJİK İŞLEMLER  71
3.1.1. Açma ve Kapama İşlemleri  71
3.1.2. Doldurma ve Boşaltma İşlemleri  73
3.1.3. Hat (Top Black) Belirleme  74
3.1.4. Meyil (Gradyan) Verme  76
3.2. TEMEL FİLTRELEMELER (ALÇAK VE YÜKSEK)  78
3.2.1. Alçak Geçiren Filtreler  78
3.2.1.1. Mean (Aritmetik Ortalama) Filtre  79
3.2.1.2. Medyan (Ortanca) Filtre  80
3.2.2. Yüksek geçiren filtreler  82
3.2.2.1. Laplacian Filtresi  83
3.2.2.2. Gradyan Metodu  85
3.2.2.3. Sobel Filtresi  86
3.2.2.4. Prewitt Filtresi  88
3.2.2.5. Gradyan Tabanlı Kenar Bulma Operatörleri:  91
3.2.2.6. Laplacian Tabanlı Kenar Bulma Operatörleri  91
3.2.2.7. Model Tabanlı Kenar Bulma Operatörleri  91
3.3. KENAR BELİRLEME UYGULAMASI  96
3.3.1. Canny  96
3.4. BULANIKLAŞTIRMA FONKSİYONLARI  97
3.4.1. Bulanıklaştırma Uygulaması  98
3.5. KESKİNLEŞTİRME  100
3.5.1. Keskinleştirme Uygulaması  100
Dördüncü Bölüm
ÖZNİTELİK ÇIKARTMA
4.1. ALAN TABANLI ÖZELLİK ÇIKARTIMI  103
4.1.1. Moment Envanyantları  103
4.1.2. Merkez Koordinatları Bulma ve Alan Hesaplama  104
4.2. KONTUR TABANLI ÖZNİTELİK ÇIKARIMI  106
4.2.1. Fourier tanımlayıcıları  106
4.2.2. Poligonsal Yakınsama  108
4.2.3. Zincir Kodu  110
4.2.4. Run Length  113
4.3. GEOMETRİK DÖNÜŞÜMLER  116
4.3.1. Ölçek Alan  116
4.3.2. Döndürme  117
4.4. ÖZNİTELİK DETEKTÖRLERİ  119
4.5. ÖZNİTELİK EŞLEŞTİRİCİLERİ  121
4.5.1. SURF  122
4.5.2. ORB ve BFMatcher Uygulaması  126
4.6. MOMENT ENVARYANT UYGULAMALARI  131
4.7. DIŞBÜKEY ÖRTÜ  134
4.8. ÇEKİRDEK (KERNEL)  136
4.9. EULER NUMARASI  138
4.10. TAKİP VE OPTİK AKIŞ YÖNTEMLERİ  140
4.11. NESNE BULMA  147
4.11.1. Yüz Göz Ağız Algılama  147
4.11.2. Araç algılama  149
4.11.3. İnsan Algılama  152
Beşinci Bölüm
MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ
5.1. MAKİNE ÖĞRENMESİ NEDİR  155
5.2. YAPAY SİNİR AĞLARI  156
5.2.1. Öğrenme  156
5.2.2. Genelleme  156
5.2.3. Özetleme  157
5.2.4. Geriye Yayılım Algoritması  158
5.2.5. İleriye Yönde Hesaplamalar  158
5.2.6. Hataların Geriye Yayılması  159
5.2.7. Performans değerlendirme  160
5.2.8. MATLAB’da nnstart ve nntool Kullanılarak YSA Eğitimi  161
5.3. ÖRNEK BİR ZEKİ SİSTEM TASARIMI  175
5.3.1. Verilerin Elde Edilmesi  175
5.3.2. Bilginin Temsili  176
5.3.3. Sınıflandırma  176
5.4. ENDÜSTRİYEL PARÇA TANIMA UYGULAMASI  177
5.4.1. Bilgisayarlı Görme Kısmı  177
5.4.2. Kullanılan Malzemeler  177
5.4.3. Kodlama  178
Altıncı Bölüm
ENDÜSTRİDE BİLGİSAYAR GÖRMESİ VE
MAKİNE ÖĞRENMESİ UYGULAMALARI
6.1. ARKA PLAN TEMİZLEME  191
6.2. İNSAN YÜZ TANIMA UYGULAMASI  195
6.3. ENDÜSTRİYEL PARÇA TANIMA UYGULAMASI  198
6.4. İNSAN GÖZ ALGILAMA GÜVENLİK UYGULAMASI  202
6.5. EL HAREKETİ ANLAMLANDIRMASINA YÖNELİK SINIFLANDIRMA SİSTEMİ TASARIMI  208
6.6. İNSAN VE ARAÇ ALGILAMA UYGULAMASI  212
6.7. İNSAN VE ARAÇ ALGILAMA  213
6.8. PLAKA ALGILAMA UYGULAMASI  215
6.9. İMZA TANIMA  220
6.10. PARMAK İZİ TANIMA  224
6.11. YOLOV NESNE TESPİTİ  228
6.12. YOLOV NESNE TESPİTİ BİLGİ ÇIKARIMI  232
Kaynakça  239
Kavram Dizini  245
  






 

İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Önsöz  5
Yazarlar  7
Giriş  15
Kitap Hakkında  17
Birinci Bölüm
BİLGİSAYAR GÖRMESİ SİSTEMLERİNE YÖNELİK
ÖN GEREKSİNİMLER
1.1. GİRİŞ  19
1.2. İŞARET VE GÖRÜNTÜ  19
1.2.1. İşaret  20
1.2.2. Görüntü  20
1.3. KAMERA TEKNOLOJİLERİ NELERDİR  21
1.3.1. Elektronik Olarak CCD ve CMOS Teknolojileri  22
1.4. GÖRÜNTÜ OLUŞUMU VE GÖRÜNTÜ İŞLEME  22
1.5. GÖRÜNTÜNÜN SAYISALLAŞTIRILMASI  26
1.6. RENK MODELLERİ  28
1.6.1. RGB  29
1.6.2. CMYK  29
1.6.3. HSI  30
1.6.4. RBI → HSI Geçişleri  31
1.6.5. HSI → RGB Geçiş  31
1.6.6. YUV  31
1.6.7. RGB → YUV Geçiş  31
1.6.8. YUV → RGB Geçiş  32
1.7. TEMEL MATRİS İŞLEMLERİ  32
İkinci Bölüm
GÖRÜNTÜ İŞLEMEYE GİRİŞ
2.1. VISUAL STUDIO KURULUMU  35
2.2. OPENCV VE EMGUCV NEDİR  40
2.2.1. OpenCV  40
2.2.2. EmguCV  41
2.3. MANAGE NUGET PACKAGES NEDİR  41
2.4. GÖRÜNTÜ ÖN İŞLEME TEKNİKLERİ  43
2.4.1. Örnekleme  43
2.4.2. Nicemleme  43
2.4.3. Histogram  47
2.4.4. Histogram Spesifikasyonu  49
2.4.5. Lokal Belirginleştirme  50
2.5. GÖRÜNTÜ İŞLEME OPENCV KOD UYGULAMALARI  51
2.5.1. Görüntünün Okunması  51
2.5.2. Web Kamera (dahili, harici) Görüntü Okunması  52
2.5.3. Renkli Görüntü Okuma  53
2.5.4. Gri Seviyeli Görüntü Okuma  53
2.5.5. İkili Görüntü  54
2.6. GÖRÜNTÜ OLUŞTURMA  55
2.7. BİLGİSAYAR GÖRMESİNDE TEMEL İŞLEMLER  56
2.7.1. Doğru (Line) Çizme  56
2.7.2. Çember (Circle) Çizme  57
2.7.3. Kare çizme  58
2.7.4. Metin Yazma  58
2.7.5. Alan Belirleme (Roi)  59
2.7.6. Renk Bulma Uygulamaları  60
2.7.7. Sınır Çizgileri  62
2.7.8. Bilgi Çıkarımı  64
2.7.9. Video Uygulaması  67
2.7.10. Geometrik Şekiller ile Maskeleme  69
Üçüncü Bölüm
FİLTRELEME VE MORFOLOJİK İŞLEMLER
3.1. TEMEL MORFOLOJİK İŞLEMLER  71
3.1.1. Açma ve Kapama İşlemleri  71
3.1.2. Doldurma ve Boşaltma İşlemleri  73
3.1.3. Hat (Top Black) Belirleme  74
3.1.4. Meyil (Gradyan) Verme  76
3.2. TEMEL FİLTRELEMELER (ALÇAK VE YÜKSEK)  78
3.2.1. Alçak Geçiren Filtreler  78
3.2.1.1. Mean (Aritmetik Ortalama) Filtre  79
3.2.1.2. Medyan (Ortanca) Filtre  80
3.2.2. Yüksek geçiren filtreler  82
3.2.2.1. Laplacian Filtresi  83
3.2.2.2. Gradyan Metodu  85
3.2.2.3. Sobel Filtresi  86
3.2.2.4. Prewitt Filtresi  88
3.2.2.5. Gradyan Tabanlı Kenar Bulma Operatörleri:  91
3.2.2.6. Laplacian Tabanlı Kenar Bulma Operatörleri  91
3.2.2.7. Model Tabanlı Kenar Bulma Operatörleri  91
3.3. KENAR BELİRLEME UYGULAMASI  96
3.3.1. Canny  96
3.4. BULANIKLAŞTIRMA FONKSİYONLARI  97
3.4.1. Bulanıklaştırma Uygulaması  98
3.5. KESKİNLEŞTİRME  100
3.5.1. Keskinleştirme Uygulaması  100
Dördüncü Bölüm
ÖZNİTELİK ÇIKARTMA
4.1. ALAN TABANLI ÖZELLİK ÇIKARTIMI  103
4.1.1. Moment Envanyantları  103
4.1.2. Merkez Koordinatları Bulma ve Alan Hesaplama  104
4.2. KONTUR TABANLI ÖZNİTELİK ÇIKARIMI  106
4.2.1. Fourier tanımlayıcıları  106
4.2.2. Poligonsal Yakınsama  108
4.2.3. Zincir Kodu  110
4.2.4. Run Length  113
4.3. GEOMETRİK DÖNÜŞÜMLER  116
4.3.1. Ölçek Alan  116
4.3.2. Döndürme  117
4.4. ÖZNİTELİK DETEKTÖRLERİ  119
4.5. ÖZNİTELİK EŞLEŞTİRİCİLERİ  121
4.5.1. SURF  122
4.5.2. ORB ve BFMatcher Uygulaması  126
4.6. MOMENT ENVARYANT UYGULAMALARI  131
4.7. DIŞBÜKEY ÖRTÜ  134
4.8. ÇEKİRDEK (KERNEL)  136
4.9. EULER NUMARASI  138
4.10. TAKİP VE OPTİK AKIŞ YÖNTEMLERİ  140
4.11. NESNE BULMA  147
4.11.1. Yüz Göz Ağız Algılama  147
4.11.2. Araç algılama  149
4.11.3. İnsan Algılama  152
Beşinci Bölüm
MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ
5.1. MAKİNE ÖĞRENMESİ NEDİR  155
5.2. YAPAY SİNİR AĞLARI  156
5.2.1. Öğrenme  156
5.2.2. Genelleme  156
5.2.3. Özetleme  157
5.2.4. Geriye Yayılım Algoritması  158
5.2.5. İleriye Yönde Hesaplamalar  158
5.2.6. Hataların Geriye Yayılması  159
5.2.7. Performans değerlendirme  160
5.2.8. MATLAB’da nnstart ve nntool Kullanılarak YSA Eğitimi  161
5.3. ÖRNEK BİR ZEKİ SİSTEM TASARIMI  175
5.3.1. Verilerin Elde Edilmesi  175
5.3.2. Bilginin Temsili  176
5.3.3. Sınıflandırma  176
5.4. ENDÜSTRİYEL PARÇA TANIMA UYGULAMASI  177
5.4.1. Bilgisayarlı Görme Kısmı  177
5.4.2. Kullanılan Malzemeler  177
5.4.3. Kodlama  178
Altıncı Bölüm
ENDÜSTRİDE BİLGİSAYAR GÖRMESİ VE
MAKİNE ÖĞRENMESİ UYGULAMALARI
6.1. ARKA PLAN TEMİZLEME  191
6.2. İNSAN YÜZ TANIMA UYGULAMASI  195
6.3. ENDÜSTRİYEL PARÇA TANIMA UYGULAMASI  198
6.4. İNSAN GÖZ ALGILAMA GÜVENLİK UYGULAMASI  202
6.5. EL HAREKETİ ANLAMLANDIRMASINA YÖNELİK SINIFLANDIRMA SİSTEMİ TASARIMI  208
6.6. İNSAN VE ARAÇ ALGILAMA UYGULAMASI  212
6.7. İNSAN VE ARAÇ ALGILAMA  213
6.8. PLAKA ALGILAMA UYGULAMASI  215
6.9. İMZA TANIMA  220
6.10. PARMAK İZİ TANIMA  224
6.11. YOLOV NESNE TESPİTİ  228
6.12. YOLOV NESNE TESPİTİ BİLGİ ÇIKARIMI  232
Kaynakça  239
Kavram Dizini  245
  


 
Kitap
Bülten
Kitap
Kitap
İndirimli Kitaplar
 
 
Ana Sayfa | 2021 Kaynakça Dokümanı | Hakkımızda | Bülten | Kişisel Verilerin Korunması | Yardım | İletişim

Seçkin Yayıncılık San. Tic. A.Ş.
Copyright © 1996 - 2026