stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Bulgaristan yapımı anti helikopter mayınları
Mayınlar > Anti Taşıt Mayını

"Anti Taşıt Mayını" geniş dairesel şekilli bir yönsel parça tesirli mayındır. İçerisinde karışık şarapnel parçaları ile beş adet Misznay Schardin etkili patlayıcı tabaka bulunur. Parça tesirli kısmı patlama ardından yüzlerce şarapnele bölünür. Misznay Schardin etkili patlatıcı plakalar ise patlamanın ardından huni şeklini alarak zırha çarpar ve delik açar.
Temel olarak PMN-250 mayını alınmış olup 250 metreye kadar azami etkisi bulunur.
Mayınlar > 4AHM-100

4AHM-100 modeli dört adet 30 kilogramlık mayın ve merkezi bir fünyeden oluşur. Hedef belirli bir yakınlığa geldiği zaman fünye eşzamanlı olarak tüm mayınları tetikler. Mayın şu an deneme aşamasındadır.
Mayınlar > AHM-200

AHM-200 toplam ağırlığı 35 kilogram olan ve içerisinde 12 kilogramlık TNT barındıran bir modeldir. Mayının savaş başlığı iki kısımdan oluşur. Geniş kare savaş başlığı içerisinde 1960 adet parçaya bölünebilen yarı çentikli kısım ile şekillendirilmiş beş adet Misznay Schardin etkili patlayıcı tabaka bulunur. Parçalar 20 derecelik bir açı ile 200 metre azami menzile sahip olup 10 mmlik zırhı 100 metreden delebilir.
Mayınlar > AHM-200-1

AHM-200-1 toplam ağırlığı 90 kilogramdır. Aynen AHM-200 modelinde olduğu gibi savaş başlığı iki kesimden oluşur. İlk kesim dairesel şekilli olup rulman bilyaları ile doludur. Huni şeklindeki kesim içerisinde ise şekillendirilmiş beş adet Misznay Schardin etkili patlayıcı tabaka bulunur. İki kesimde çok sağlam bir üç aya üzerine yerleştirilmiştir. Bunların yanında Doppler radarlı ve akustik fünye bulunur. Azami menzili 100 metredir.
Mayınlar > AHM-200-2

AHM-200-2 toplam ağırlığı 90 kilogram olan ve AHM-200-1 ile aynı özelliklere sahip bir modeldir. Tek farkı sahip olduğu kare şeklindeki parça tesirli savaş başlığı 1,960 adet şarapnele bölünür.
Hüseyin Kartal

Hüseyin Kartal (d. 1 Ocak 1982, Isparta), santrafor mevkiinde forma giyen Türk eski millî futbolcudur.
Futbolculuk kariyeri > Kulüp takımları kariyeri

MKE Ankaragücü takımında oynarken dönemin Teknik Direktörü Şenol Güneş tarafından FIFA Konfederasyonlar Kupası Aday kadrosuna çağrılmış ve bu turnuvada 2 Kez A Millî olmuştur. MKE Ankaragücü, Ankaraspor, Denizlispor ve Diyarbakırspor formalarını giymiştir. ArdındanDiyarbakırspor'dan Kasımpaşa'ya transfer olan futbolcu, 2009 yılında Karşıyaka-Kasımpaşa Süper Lig'e Çıkış Final karşılaşmasında Karşıyaka'ya gol atarak Kasımpaşaspor'u Süper Lige taşımıştır. Daha sonra Göztepe kulübüne transfer olan futbolcu, ilk 2. Lig maçına Fethiyespor : 0 - Göztepe: 0 karşılaşmasında oyuna sonradan dahil olarak çıkmıştır. Futbola 4 yıl ara verdikten sonra 2015 yılının Ocak ayında Bölgesel Amatör Futbol Ligi 7. Grup temsilcilerinden Eğirdirspor'a imza atmıştır.
Bilgisayarlı görü

Bir file binen bir adamın fotoğrafını analiz eden DenseCap "yoğun resim yazısı" yazılımının çıktısı
Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.
Bilgisayarlı görü görevleri, sayısal veya sembolik bilgi üretmek için dijital görüntüleri elde etme, işleme, analiz etme ve anlamayı içermektedir. Aynı zamanda gerçek dünyadan yüksek boyutlu verilerin çıkarılmasına yönelik yöntemleri içermektedir. Buna göre anlamak, görsel imgelerin (retinanın girdisi) düşünce süreçlerin anlamlandıran ve uygun eylemi ortaya çıkarabilen dünya tanımlarına dönüşümü anlamına gelmektedir.
Bilgisayarlı görünün bilimsel disiplini, görüntülerden bilgi çıkaran yapay sistemlerin arkasındaki teori ile ilgilidir. Görüntü verileri; video parçaları, birden çok kameradan gelen görüntüler, bir 3B tarayıcıdan çok boyutlu veriler veya tıbbi tarama cihazından gelen görüntüler gibi birçok biçimde olabilmektedir. Bilgisayarlı görü vizyonunun teknolojik disiplini, teorilerini ve modellerini bilgisayarla görme sistemlerinin yapımına uygulamayı amaçlamaktadır.
Bilgisayarlı görünün alt alanları nesne algılama, olay algılama, video izleme, nesne tanıma, 3D poz tahmini, öğrenme, indeksleme, hareket tahmini, otomatik görsel oluşturma, 3D sahne modelleme ve görüntü onarımı gibi alanlardır.
Tanım

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır. "Bilgisayarlı görü, tek bir görüntüden veya bir dizi görüntüden yararlı bilgilerin otomatik olarak çıkarılması, analizi ve anlaşılmasıyla ilgilidir. Otomatik görsel anlayışa ulaşmak için teorik ve algoritmadan türetilen bir temelin geliştirilmesini içermektedir". Bilimsel bir disiplin olarak bilgisayarlı görü, görüntülerden bilgi çıkaran yapay sistemlerin arkasındaki teori ile ilgilenir. Görüntü verileri, video parçaları, birden çok kameradan gelen görüntüler veya bir tıbbi tarayıcıdan gelen çok boyutlu veriler gibi birçok biçimde olabilmektedir. Teknolojik bir disiplin olarak bilgisayarlı görü, teorilerini ve modellerini bilgisayarla görme sistemlerinin inşası için uygulamaya çalışmaktadır.
Tarihçe

1960'ların sonlarında, yapay zekaya öncülük eden üniversitelerden bilgisayarlı görü ile ilgili çalışmalar başlatıldı. Robotlara akıllı davranışlar kazandırmak için bir basamak olan insan görsel sistemini taklit ettirmek amaçlanıyordu. 1966'da bunun, bir bilgisayara bir kamera bağlatılarak ve "gördüklerini tarif etmesini" sağlatılarak bir ufak bir proje ile başarılabileceğine inanılıyordu.
Bilgisayarlı görüyü o dönemde yaygın olan dijital görüntü işleme alanından ayıran şey, tarama yapılan alanı tam olarak anlamak amacıyla görüntülerden üç boyutlu yapı çıkarma arzusuydu. 1970'lerde yapılan araştırmalar, görüntülerden kenarların çıkarılması, çizgilerin etiketlenmesi, çok yüzlü olmayan ve çok yüzlü modelleme, nesnelerin daha küçük yapıların ara bağlantıları olarak gösterilmesi, optik akış ve hareket tahmini gibi bugün var olan bilgisayarlı görü algoritmalarının birçoğunun ilk temellerini oluşturdu. Daha sonraki on yıl, bilgisayar vizyonunun daha titiz matematiksel analizine ve nicel yönlerine dayanan çalışmalar görüldü. Bunlar arasında ölçek alanı kavramı, gölgeleme, doku ve odak gibi çeşitli ipuçlarından şekil çıkarımı ve yılanlar olarak bilinen kontur (Resimde nesneyi belirgin gösteren çevre çizgisi.) modelleri yer aldı. Araştırmacılar ayrıca, bu matematiksel kavramların çoğunun, düzenlileştirme ve Markov rastgele alanları ile aynı optimizasyon çerçevesi içinde ele alınabileceğini fark etmişlerdir. 1990'larda, önceki araştırma konularından bazıları diğerlerinden daha aktif hale geldi. Projektif 3-D onarım araştırmaları, kamera kalibrasyonunun daha iyi anlaşılmasına yol açmıştır. Kamera kalibrasyonu için optimizasyon yöntemlerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, fotogrametri alanından demet ayarlama teorisinde birçok fikrin keşfedildiği fark edilmiştir. Bu, birden çok görüntüden sahnelerin seyrek 3 boyutlu onarımı için farklı yöntemlere yol açmıştır. Yoğun üç boyutlu uygunluk problemi ve daha fazla çoklu-görüntülü üç boyutlu tekniklerinde ilerleme kaydedildi. Aynı zamanda, görüntü ayırmayı çözmek için grafik kesiminin varyasyonları kullanıldı. Bu on yıl içinde, görsellerdeki yüzleri tanımak için istatistiksel öğrenme tekniklerinin ilk kez pratikte kullanılmıştır (Örneğin Eigenface). 1990'ların sonlarına doğru, bilgisayar grafikleri ve bilgisayar görüşü alanları arasındaki etkileşimin artmasıyla önemli bir değişiklik meydana gelmiştir. Bu, görüntü tabanlı oluşturma, görüntü dönüştürme, görünüm enterpolasyonu, panoramik görüntü birleştirme ve erken ışık alanı oluşturmayı içeriyordu.
Son zamanlarda yapılan çalışmalar, makine öğrenimi teknikleri ve karmaşık optimizasyon çerçeveleri ile birlikte kullanılan özellik tabanlı yöntemlerin yeniden canlandığını gördü. Derin Öğrenme tekniklerinin ilerlemesi, bilgisayarlı görü alanına daha fazla yenilik getirdi. Sınıflandırma, segmentasyon ve optik akış gibi çeşitli görevler için çeşitli karşılaştırmalı bilgisayarlı görü veri setlerinde derin öğrenme algoritmalarının doğruluğu önceki yöntemleri geride bırakmıştır.
İlgili alanlar > Katı hal fiziği

Katı hal fiziği, bilgisayarlı görü ile yakından ilgili olan başka bir alandır. Çoğu bilgisayarlı görü sistemi, tipik olarak görünür veya kızılötesi ışık şeklinde olan elektromanyetik radyasyonu algılayan görüntü sensörleri ile çalışmaktadır. Sensörler, kuantum fiziği kullanılarak tasarlanmıştır. Işığın yüzeylerle etkileşime girdiği süreç fizik kurallar kullanılarak açıklanmaktadır. Fizik, çoğu görüntüleme sisteminin temel bir parçası olan optiğin davranışını açıklar. Gelişmiş görüntü sensörleri, görüntü oluşum sürecini tam olarak anlamak için kuantum mekaniğine bile ihtiyaç duymaktadır. Ayrıca, fizikteki çeşitli ölçüm problemleri, örneğin sıvılarda hareket gibi bilgisayarlı görü kullanılarak ele alınabilmektedir.
İlgili alanlar > Sinir bilimi

Önemli bir rol oynayan ikinci bir alan, sinir bilimi, özellikle biyolojik görü sistemi çalışmasıdır. Geçen yüzyılda, hem insanlarda hem de çeşitli hayvanlarda görsel uyaranların işlenmesi için çalışan gözler, nöronlar ve beyin yapıları üzerinde kapsamlı bir çalışma yapılmıştır. Bu, görme ile ilgili belirli görevleri çözmek için "gerçek" görüntü sistemlerinin nasıl çalıştığına dair kaba, ancak karmaşık bir açıklamaya yol açmıştır. Bu sonuçlar, yapay sistemlerin, biyolojik sistemlerden farklı karmaşıklık düzeylerinde işlenmesine yol açmıştır. Aynı zamanda davranışları taklit edecek şekilde tasarlandığı bilgisayarlı görü içinde bir alt alana yol açmıştır. Ayrıca, bilgisayarlı görü içinde geliştirilen öğrenmeye dayalı yöntemlerden bazıları (örneğin; sinir ağı, derin öğrenme tabanlı görüntü ve özellik analizi ve sınıflandırma) biyoloji geçmişine sahiptir.
Bilgisayarlı görü araştırmalarının bazı türleri, biyolojik vizyon araştırmalarıyla yakından ilgilidir. Aslında, yapay zeka araştırmalarının birçok türünün insan bilincine yönelik araştırmalarla ve görsel bilgileri yorumlamak, entegre etmek ve kullanmak için depolanan bilginin kullanımıyla yakından bağlantılı olması gibi örnekler verilebilmektedir. Biyolojik görme alanı, insanlarda ve diğer hayvanlarda görsel algının arkasındaki fizyolojik süreçleri inceler ve modeller. Bilgisayarlı görü ise yapay görme sistemlerinin arkasında yazılım ve donanımda uygulanan süreçleri inceler ve açıklar. Biyolojik ve bilgisayarlı görü arasındaki disiplinler arası alışveriş her iki alan için de verimli olmaktadır.
İlgili alanlar > Sinyal işleme

Bilgisayarlı görü ilgili bir başka alan da sinyal işlemedir. Tek değişkenli sinyallerin, tipik olarak zamansal sinyallerin işlenmesine yönelik birçok yöntem, bilgisayarlı görüde iki değişkenli sinyallerin veya çok değişkenli sinyallerin işlenmesine doğal bir şekilde genişletilebilmektedir. Bununla birlikte, görüntülerin özel doğası nedeniyle, tek değişkenli sinyallerin işlenmesinde karşılığı olmayan, bilgisayarlı görü içerisinde geliştirilen birçok yöntem vardır. Sinyalin çok boyutluluğuyla birlikte, sinyal işlemede bilgisayar görüşünün bir parçası olarak bir alt alanı tanımlanmaktadır.
İlgili alanlar > Robotik navigasyon

Robot navigasyonu, robotik sistemlerin bir ortamda gezinmesi için otonom yol planlaması veya düşüncesiyle ilgilenmektedir. İçlerinde gezinmek için bu ortamların ayrıntılı olarak anlaşılması gerekmektedir. Çevre hakkındaki bilgiler, bir görüntü sensörü görevi gören ve çevre ile robot hakkında üst düzey bilgi sağlayan bir bilgisayar görüntü sistemi tarafından sağlanabilir.
İlgili alanlar > Diğer alanlar

Bilgisayarlı görü ile ilgili yukarıda bahsedilen görüşlerin yanı sıra, ilgili araştırma konularının çoğu tamamen matematiksel bir bakış açısıyla da incelenebilmektedir. Örneğin, bilgisayarlı görüdeki birçok yöntem istatistiklere, optimizasyona veya geometriye dayanmaktadır. Son olarak, alanın önemli bir kısmı bilgisayar vizyonunun uygulama yönüne ayrılmıştır; çeşitli yazılım ve donanım kombinasyonlarında mevcut yöntemlerin nasıl gerçekleştirilebileceği veya çok fazla performans kaybetmeden işlem hızı kazanmak için bu yöntemlerin nasıl değiştirilebileceği gibi alanlarla da ilgilenmektedir. Bilgisayarlı görü ayrıca moda e-ticaretinde, envanter yönetiminde, patent araştırmasında, mobilyada ve güzellik endüstrisinde de kullanılmaktadır.
Uygulama alanları

Uygulamalar, üretim hattında hızla ilerleyen şişeleri inceleyen endüstriyel makine görme sistemleri gibi görevlerden, yapay zeka ve çevrelerindeki dünyayı kavrayabilen bilgisayarlar veya robotlar üzerine araştırmalara kadar uzanmaktadır. Bilgisayarlı görü ve makine görüsü alanları önemli ölçüde örtüşmektedir. Bilgisayarlı görü, birçok alanda kullanılan otomatik görüntü analizinin temel teknolojisini kapsamaktadır. Makine görüsü genellikle, endüstriyel uygulamalarda otomatik inceleme ve robot rehberliği sağlamak için otomatik görüntü analizini diğer yöntem ve teknolojilerle birleştirme sürecini ifade etmektedir. Pek çok bilgisayarlı görü uygulamasında, bilgisayarlar belirli bir görevi çözmek için önceden programlanmıştır, ancak öğrenmeye dayalı yöntemler artık giderek yaygınlaşmaktadır. Bilgisayarlı görü uygulamalarının örnekleri aşağıdakilere yönelik sistemleri içermektedir:
Otomatik inceleme, örneğin imalat uygulamalarında;
İnsanları tanımlama görevlerinde yardımcı olmak, örneğin bir tür tanımlama sistemi;
Kontrol süreçleri, örneğin bir endüstriyel robot;
Olayları tespit etme, örneğin görsel izleme veya insan sayımı;
Etkileşim, örneğin bilgisayar-insan etkileşimi için bir cihaza girdi olarak;
Nesneleri veya ortamları modelleme, örneğin, tıbbi görüntü analizi veya topografik modelleme;
Navigasyon, örneğin, otonom bir araç veya mobil robot yön bulma;
Bilgilerin düzenlenmesi, örneğin görüntü veritabanılarının ve görüntü dizilerinin indekslenmesi.
Uygulama alanları > Sağlık

En önemli uygulama alanlarından biri, bir hastayı teşhis etmek için görüntü verilerinden bilgilerin çıkarılmasıyla bir sonuç elde eden tıbbi bilgisayarlı görü veya tıbbi görüntü işlemedir. Bunun bir örneği, tümörlerin veya diğer anormal değişikliklerin saptanmasıdır; organ boyutları, kan akışı vb. ölçümleri başka bir örnektir. Aynı zamanda yeni bilgiler sağlayarak tıbbi araştırmaları desteklemektedir: örneğin beynin yapısı veya tıbbi tedavilerin kalitesi hakkında. Tıbbi alandaki bilgisayarlı görü uygulamaları, örneğin gürültünün etkisini azaltmak için insanlar tarafından yorumlanan ultrasonik görüntüler veya X-ışını görüntüleri tarafından yorumlanan görüntülerin geliştirilmesini de içermektedir.
Uygulama alanları > Makine görüsü

Bilgisayarlı görüdeki ikinci bir uygulama alanı, makine görüsü olarak adlandırılan ve bir üretim sürecini desteklemek amacıyla bilginin çıkarıldığı endüstridir. Bir örnek vermek gerekir ise, kusurları bulmak için ayrıntıların veya nihai ürünlerin otomatik olarak incelendiği kalite kontrolüdür. Bir başka örnek, bir robot kol tarafından alınacak detayların konumunun ve yönünün ölçülmesidir. Optik ayırma adı verilen bir işlem olan, istenmeyen gıda maddelerini dökme malzemeden çıkarmak için tarımsal süreçte yoğun bir şekilde makine görüsü kullanılmaktadır.
Uygulama alanları > Askerî

Askerî uygulamalar muhtemelen bilgisayarlı görünün en geniş alanlarından biridir. En belirgin örnekler, düşman askerlerinin veya araçlarının tespiti ve füze rehberliğidir. Füze güdümüne yönelik daha gelişmiş sistemler, füzeyi belirli bir hedef yerine bir bölgeye göndermekte ve yerel olarak elde edilen görüntü verilerine göre füze alana ulaştığında hedef seçimi yapılmaktadır. "Savaş alanı farkındalığı" gibi modern askeri kavramlar, görüntü sensörleri de dahil olmak üzere çeşitli sensörlerin, stratejik kararları desteklemek için kullanılabilecek bir savaş sahnesi hakkında zengin bir bilgi kümesi sağladığını ifade etmektedir. Bu durumda, verilerin otomatik olarak işlenmesi, karmaşıklığı azaltmak ve güvenilirliği artırmak için birden çok sensörden gelen bilgileri birleştirmek için kullanılır.
Uygulama alanları > Otonom araçlar

Yeni uygulama alanlarından biri, su altı araçları, kara tabanlı araçları (tekerlekli, arabalı veya kamyonlu küçük robotlar), hava araçları ve insansız hava araçlarını (İHA) içeren otonom araçlardır. Özgürlük seviyesi, tamamen otonom (insansız) araçlardan, bilgisayar destekli sistemlerin çeşitli durumlarda bir sürücüyü veya pilotu desteklediği araçlara kadar uzanmaktadır. Tamamen otonom araçlar genellikle navigasyon için bilgisayarlı görüyü kullanır, örneğin; nerede olduğunu bilmek veya çevresinin bir haritasını oluşturmak ve engelleri tespit etmek için kullanılmaktadır. Ayrıca, orman yangınlarını arayan bir İHA gibi belirli göreve özgü olayları tespit etmek için de kullanılabilmektedir. Destekleyici sistemlere örnek olarak, arabalardaki engel uyarı sistemleri ve uçakların otonom inişi için sistemler verilebilmektedir. Birkaç otomobil üreticisi otomobillerin otonom sürüşü için sistemler gösterdiler, ancak bu teknoloji hala piyasaya sürülebilecek bir seviyeye ulaşılamamıştır. Gelişmiş füzelerden keşif görevleri veya füze rehberliği için İHA'lara kadar geniş askeri otonom araç örnekleri vardır. NASA'nın Curiosity ve CNSA'nın (China National Space Administration, Çin Ulusal Uzay İdaresi) Yutu-2 gezgini gibi bilgisayarlı görü kullanan otonom araçlarla uzay araştırmaları yapılmaktadır.
Özgün görevleri

Uygulama alanlarının her biri bir dizi bilgisayarlı görü görevi kullanır; çeşitli yöntemler kullanılarak çözülebilen az çok iyi tanımlanmış ölçüm problemleri veya işleme problemleri. Özgün bilgisayarlı görü görevlerinin bazı örnekleri aşağıda sunulmuştur.
Bilgisayarlı görü görevleri, sayısal veya sembolik bilgiler, örneğin karar formlarında üretmek için dijital görüntüleri elde etme, işleme, analiz etme ve anlama ve gerçek dünyadan yüksek boyutlu verilerin çıkarılmasına yönelik yöntemleri içermektedir. Bu bağlamda anlamak, görsel imgelerin (retinanın girdisi) diğer düşünce süreçleriyle arayüz oluşturabilen ve uygun eylemi ortaya çıkarabilen dünyanın tanımlarına dönüştürülmesi anlamına gelmektedir. Bu görüntü anlayışı, geometri, fizik, istatistik ve öğrenme teorisi yardımıyla oluşturulan modeller kullanılarak görüntü verilerinden sembolik bilgilerin çözülmesi olarak görülebilmektedir.
Özgün görevleri > Tanıma

Bilgisayarlı görü, görüntü işleme ve makine görüsündeki başlıca sorunlardan biri görüntü verilerinin belirli bir nesne, özellik veya etkinlik içerip içermediğini belirlemektir. Literatürde tanıma sorunu farklı şekillerde ele alınmıştır.
Nesne tanıma (nesne sınıflandırması da denir): Önceden belirlenmiş veya öğrenilmiş bir veya birkaç nesne veya nesne sınıfı, genellikle görüntüdeki 2D konumlarıyla veya sahnedeki 3D pozisyonlarıyla birlikte tanınabilmektedir. Blippar, Google Goggles ve LikeThat, bu işlevi gösteren bağımsız programlar sağlamaktadır.
Kimlik: Bir nesnenin tek bir örneği tanınır. Örnekler arasında belirli bir kişinin yüzünün veya parmak izinin tanımlanması, el yazısı rakamların tanımlanması veya belirli bir aracın tanımlanması yer almaktadır.
Tespit etme: Görüntü verileri belirli bir koşul için taranır. Örnekler arasında, tıbbi görüntülerde olası anormal hücrelerin veya dokuların tespiti veya bir aracın otomatik yol geçiş ücreti sisteminde tespit edilmesi yer almaktadır. Nispeten basit ve hızlı hesaplamalara dayanan tespit etme, bazen doğru bir yorumlama üretmek için daha hesaplama gerektiren tekniklerle daha fazla analiz edilebilen ilginç görüntü verilerinin daha küçük bölgelerini bulmak için kullanılmaktadır.
Şu anda, bu tür görevler için en iyi algoritmalar evrişimli sinir ağlarına dayanmaktadır. Yeteneklerinin bir örneği, ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışması'nda verilmiştir; Bu, yarışmada kullanılan milyonlarca görüntü ve 1000 nesne sınıfıyla nesne sınıflandırma ve tespitinde bir kriterdir. ImageNet testlerinde evrişimli sinir ağlarının performansı artık insanlarınkine yakındır. En iyi algoritmalar, bir çiçeğin gövdesindeki küçük bir karınca veya elinde bir tüyü tutan bir kişi gibi küçük veya ince nesnelerle hala uğraşmaktadır. Ayrıca, filtrelerle bozulmuş görüntülerle de sorun yaşamaktadır. Bilgisayarların aksine, bu tür görüntüler insanları nadiren rahatsız etmektedir. Bununla birlikte, insanlar başka konularda sorun yaşama eğilimindedir. Örneğin, nesneleri belirli bir köpek türü veya kuş türleri gibi ince taneli sınıflara ayırmada iyi değillerdir, oysa evrişimli sinir ağları bunu kolaylıkla halletmektedir.
Aşağıdakiler gibi, tanımaya dayalı birkaç özel görev mevcuttur:
İçeriğe dayalı görüntü alma: Belirli bir içeriğe sahip daha büyük bir görüntü kümesindeki tüm görüntüleri bulmaktadır. İçerik, örneğin bir hedef görüntüye göre benzerlik açısından veya metin girişi olarak verilen üst düzey arama kriterleri gibi farklı şekillerde belirtilebilmektedir.
Poz tahmini: Kameraya göre belirli bir nesnenin konumunu veya yönünü tahmin edebilmektedir.
Optik karakter tanıma: Genellikle metni düzenleme veya indekslemeye daha uygun bir formatta (örneğin ASCII) kodlamak amacıyla basılı veya el yazısı metnin görüntülerindeki karakterlerin tanımlanmasıdır.
2D kod okuma: Veri matrisi ve QR kodları gibi 2D kodların okumaktadır.
Yüz tanıma
Şekil Tanıma Teknolojisi: İnsanları nesnelerden ayıran teknolojidir.
Özgün görevleri > Hareket analizi

Çeşitli görevleri vardır. Bir görüntü dizisinin, görüntüdeki veya 3D sahnedeki her noktada veya hatta görüntüleri üreten kameranın hızının bir tahminini üretmek için işlendiği hareket tahminiyle ilgilidir. Bu tür görevlerin örnekleri şunlardır:
Egomotion: Kamera tarafından üretilen bir görüntü dizisinden kameranın 3D katı hareketini (döndürme ve öteleme) belirlemedir.
Takip: Görüntü dizisindeki (genellikle) daha küçük bir dizi ilgi noktası veya nesnenin (örneğin araçlar, nesneler, insanlar veya diğer organizmalar) hareketlerini takip etmektir. Bu, yüksek çalışan makinelerin çoğu bu şekilde izlenebildiği için geniş endüstri uygulamalarına sahiptir.
Optik akış: Görüntüdeki her nokta için o noktanın görüntü düzlemine göre nasıl hareket ettiğini belirlemek için kullanılmaktadır. Bu hareket, hem ilgili 3D noktasının sahnede nasıl hareket ettiğinin hem de kameranın sahneye göre nasıl hareket ettiğinin bir sonucudur.
Özgün görevleri > Sahne yapılandırılması

Bir sahnenin veya videonun bir veya (özgün olarak) daha fazla görüntüsü verildiğinde, sahne yeniden yapılandırması sahnenin 3D modelini hesaplamayı amaçlamaktadır. En basit durumda, model bir dizi 3D nokta olabilmektedir. Daha karmaşık yöntemler, eksiksiz bir 3D yüzey modeli üretebilmektedir. Hareket veya tarama gerektirmeyen 3D görüntülemenin ve ilgili işleme algoritmalarının ortaya çıkışı, bu alanda hızlı ilerlemeler sağlamaktadır. Izgara tabanlı 3D algılama, birden çok açıdan 3D görüntüler elde etmek için kullanılabilmektedir. Algoritmalar artık birden fazla 3D görüntüyü nokta bulutları ve 3D modeller halinde birleştirmek için kullanılabilmektedir.
Özgün görevleri > Görüntü onarımı

Görüntü onarımının amacı, görüntülerden gürültünün (sensör gürültüsü, hareket bulanıklığı vb.) giderilmesidir. Gürültünün giderilmesi için mümkün olan en basit yaklaşım, düşük geçişli filtreler veya medyan filtreler gibi çeşitli filtre türleridir. Daha karmaşık yöntemler, onları gürültüden ayırmak için yerel görüntü yapılarının nasıl göründüğüne dair bir model varsaymaktadır. Önce görüntü verilerinin çizgiler veya kenarlar gibi yerel görüntü yapıları açısından analiz edilmesi ve ardından analiz aşamasından gelen yerel bilgilere dayalı olarak filtrelemenin kontrol edilmesiyle, daha basit yaklaşımlara kıyasla genellikle daha iyi bir gürültü giderme seviyesi elde edilmektedir.
Bu alandaki bir örnek de boyamadır (Fotoğraflarda veya videolarda renk değişimi yapılması).