Những ứng dụng của công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với thế giới. Cùng tham khảo tiếp bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về thị giác máy tính nhé.
1. Tìm hiểu về thị giác máy tính
1.1. Thị giác máy tính (Computer Vision) là gì?
Thị giác máy tính (Computer Vision hay CV) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo AI, sử dụng học máy và mạng nơ ron để đào tạo máy tính và hệ thống cách trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số, video và các dữ liệu đầu vào trực quan khác. Đồng thời đề xuất hoặc thực hiện các hành động khi “nhìn” thấy lỗi hoặc sự cố.
Mục tiêu của thị giác máy tính là sao chép các khả năng của thị giác con người thông qua lăng kính của AI. Cho phép máy tính “nhìn” và “hiểu” được hình ảnh và video, trích xuất thông tin có ý nghĩa, nhận dạng các mẫu và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên đầu vào trực quan.
1.2. Tầm quan trọng của Computer Vision trong lĩnh vực AI
CV có ý nghĩa to lớn trong nhiều lĩnh vực và khả năng cách mạng hóa tương tác của con người với công nghệ và thế giới vật lý.
- “Nhìn” và xử lý dữ liệu hình ảnh: Với những tiến bộ của AI và học máy, hệ thống có thể “nhìn”, diễn giải và xử lý hình ảnh và dữ liệu trực quan với độ chính xác cao.
- Tự động hóa tác vụ phức tạp: Công nghệ thị giác máy tính có ý nghĩa to lớn với tự động hóa trong nhiều lĩnh vực. Cho phép các doanh nghiệp, tổ chức chuyển sang các phương pháp tiếp cận mang tính tương lai để tăng hiệu suất tốt hơn. Tự động hóa giúp giảm lỗi của con người liên quan đến việc giải thích dữ liệu trực quan và thúc đẩy các doanh nghiệp tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp khác
- Bước đột phá trong nhiều lĩnh vực: Bên cạnh đó, thị giác máy tính có tiềm năng mở ra những đột phá mới trong nhiều ngành công nghiệp. Cho ví dụ ngành công nghiệp ô tô. Với sự ra đời của xe tự lái, CV đóng vai trò then chốt trong việc cho phép những phương tiện này phát hiện và diễn giải môi trường xung quanh. Điều này đảm bảo an toàn cho người trên xe và người đi bộ đồng thời cũng cách mạng hóa toàn bộ ngành giao thông.
2. Mô hình AI Thị giác máy tính hoạt động như thế nào?
Thị giác máy tính cần rất nhiều dữ liệu để phân tích và xác định các điểm khác biệt và cuối cùng là xác định hình ảnh. Để làm được điều này, các mô hình thị giác máy tính dựa trên 2 công nghệ chính:
- CNN (Convolutional neural network)
- Học sâu (deep learning), một nhánh của học máy
Các mô hình thuật toán được sử dụng trong các giải pháp học máy để cho phép máy tính tự học về ngữ cảnh của đầu vào trực quan. Khi mô hình nhận được đủ đầu vào, máy tính sẽ “xem” dữ liệu và học cách phân biệt giữa các hình ảnh. Thay vì yêu cầu lập trình từ con người để xác định hình ảnh, các thuật toán cho phép máy tự học.
CNN chia hình ảnh thành các pixel có nhãn hoặc thẻ để hỗ trợ “nhìn” của mô hình học máy hoặc học sâu. CNN tạo ra các dự đoán về những gì “nhìn” bằng cách thực hiện phép tích chập (convolution), một quy trình toán học trên hai hàm để tạo ra hàm thứ ba, bằng cách sử dụng các nhãn. Cho đến khi các dự đoán bắt đầu thành hiện thực, mạng nơ ron thực hiện các phép tích chập và liên tục đánh giá độ chính xác của các dự đoán của nó. Bước tiếp theo là để mạng nơ ron nhận dạng hoặc nhìn thấy hình ảnh tương tự như cách con người làm.
Tương tự như cách con người nhìn thấy hình ảnh từ xa, đầu tiên CNN phát hiện các hình dạng đơn giản trước khi đi sâu vào các chi tiết để đưa ra nhiều dự đoán hơn. CNN được sử dụng để hiểu các hình ảnh riêng lẻ. Tương tự như vậy, RNN (Recurrent Neural Network) được sử dụng trong các ứng dụng video để dạy máy tính cách các hình ảnh trong một chuỗi khung hình kết nối.
3. Ứng dụng của Computer Vision
3.1. Nhận diện khuôn mặt trong an ninh và bảo mật
Nhận dạng khuôn mặt là quá trình mà trong đó công nghệ Computer Vision xác nhận danh tính bằng các đặc điểm trên khuôn mặt. Công nghệ này đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống bảo mật và xác thực, cho phép xác minh không tiếp xúc trong nhiều trường hợp:
- Mở khóa thiết bị: Người dùng có thể mở khóa điện thoại và cá thiết bị thông minh khác của mình mà không cần đăng nhập mật khẩu hay dấu vân tay.
- Kiểm soát ra vào các khu vực: Các hệ thống nhận diện khuôn mặt được sử dụng tại các tòa nhà văn phòng, sân bay,…, để kiểm soát hành khách ra vào.
- Giám sát an ninh công cộng:Công nghệ này cũng sử dụng trong các hệ thống giám sát an ninh tại các khu vực công cộng để theo dõi và phát hiện các hành vi khả nghi hoặc các sự kiện bất thường.
- Xác thực giao dịch: Các ngân hàng yêu cầu người dùng xác thực khuôn mặt trước khi thực hiện các giao dịch quan trọng. Điều này để xác thực danh tính đồng thời bảo vệ thông tin tài khoản ngân hàng của người dùng an toàn.
3.2. Phân loại hình ảnh và nhận dạng vật thể
Thị giác máy tính hữu ích trong việc xác định và phân loại các đối tượng trong hình ảnh hoặc video trực tiếp trong các hệ thống camera giám sát an ninh, hệ thống phân loại hàng hóa tự động,…. Đặc biệt là trong lĩnh vực xe tự hành, công nghệ này có khả năng phát hiện người đi bộ, phương tiện khác, biển báo giao thông và chướng ngại vật trên đường.
3.3. Phân tích hình ảnh công nghiệp (Industrial Automation)
Hệ thống có thể phân tích hình ảnh và video các thành phần và sản phẩm được sản xuất để phát hiện các lỗi bất thường. Điều này giúp cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm chi phí lao động cũng như sản phẩm bị lỗi.
3.4. Robot và tự động hóa (Robotics)
Công nghệ Computer Vision cho phép Robot diễn giải dữ liệu hình ảnh bằng các mô hình AI tiên tiến, tương tự như thị giác của con người. Ngoài ra, công nghệ này còn cho phép Robot điều hướng, tương tác với các vật thể và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
3.5. Thực tế tăng cường (AR) và Thực tế ảo (VR)
Những đóng góp đáng kể của thị giác máy tính đã thúc đẩy mạnh mẽ sự tiến bộ của công nghệ thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR). Bằng cách kết hợp các thuật toán thị giác máy tính với các thiết bị AR và VR để tạo ra trải nghiệm nhập vai, xóa mờ ranh giới giữa thế giới ảo và thế giới vật lý.
3.6. Thị giác trong y tế
Dữ liệu hình ảnh là chìa khóa trong chẩn đoán y khoa, chẳng hạn như chụp X-quang và chụp nhũ ảnh. Do đó, ứng dụng AI trong y tế qua việc tự động hóa dữ liệu thông qua thị giác máy tính là điều cần thiết hơn bao giờ hết. Phân đoạn hình ảnh giúp cho việc phân tích cơ quan chi tiết và đặc biệt hữu ích trong việc chụp các mô có di căn ung thư.
3.7. Giao thông thông minh
Thị giác máy tính cho phép xe tự hành quan sát môi trường xung quanh thông qua camera ghi lại hình ảnh và video từ nhiều góc độ khác nhau. Sau đó, các dữ liệu này được gửi đến phần mềm chuyên dụng để xử lý thêm nhằm phát hiện các chướng ngại vật, từ biển báo đường bộ và người đi bộ đến những phương tiện khác.
3.8. E-commerce (Thương mại điện tử)
Ngoài tự động nhận dạng sản phẩm trên kệ và kiểm soát hàng tồn kho, công nghệ Computer Vision còn được ứng dụng trong lĩnh vực E-commerce để tự động gắn thẻ và nhận dạng sản phẩm. Điều này cho phép người mua có thể chụp ảnh bằng điện thoại và sử dụng tìm kiếm trực quan để xác định chính xác sản phẩm hoặc sản phẩm tương tự, từ đó nâng cao trải nghiệm mua sắm.
4. Các thuật toán và kỹ thuật chính trong Computer Vision
4.1. Nhận diện và phát hiện đối tượng (Object Detection & Recognition)
Các thuật toán như CNN, R-CNN, YOLO, SSD được sử dụng để xác định vị trí và gắn nhãn các đối tượng trong hình ảnh. Trong đó:
- CNN (Convolutional Neural Network): CNN có cấu trúc dạng lưới, trong đó dữ liệu được xử lý ở cấp độ pixel. Các CNN mạnh mẽ có thể tìm thấy nhiều đặc điểm khác nhau của hình ảnh, bao gồm các cạnh, kết cấu và hoa văn, thông qua nhiều lớp bộ lọc tích chập. Một số kiến trúc CNN phổ biến nhất là AlexNet, VGGNet, ResNet và Inception.
- R-CNN (Regions with CNN features): RCN sử dụng tìm kiếm có chọn lọc để tạo ra các đề xuất vùng sau đó được đưa vào CNN để trích xuất các đặc điểm, cuối cùng được phân loại theo SVM.
- YOLO (You Only Look Once): Thuật toán này cung cấp khả năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực bằng mạng nơ ron. YOLO được biết đến với tốc độ và độ chính xác. Thuật toán có thể được sử dụng để phát hiện người, động vật, tín hiệu giao thông,….
- SSD (Single Shot MultiBox Detector): Hợp lý hóa quy trình phát hiện đối tượng bằng cách loại bỏ nhu cầu mạng đề xuất khu vực (RPN – Region Proposal Network) riêng biệt. SSD sử dụng một mạng nơ ron duy nhất để dự đoán tọa độ hộp giới hạn (bounding box) và xác suất lớp trực tiếp từ hình ảnh đầy đủ, đạt được sự cân bằng tốt giữa tốc độ và độ chính xác.
4.2. Phân đoạn hình ảnh (Image Segmentation)
Phân đoạn hình ảnh bao gồm phân vùng hình ảnh thành các vùng riêng biệt để đơn giản hóa việc phân tích. Các thuật toán được sử dụng trong phân đoạn hình ảnh bao gồm:
- Thresholding (ngưỡng): Quá trình ngưỡng bao gồm việc chuyển đổi ảnh thang độ xám thành ảnh nhị phân, trong đó các pixel được phân loại thành tiền cảnh (đối tượng quan tâm) hoặc hậu cảnh dựa trên giá trị cường độ và ngưỡng được xác định trước. Các pixel có cường độ trên ngưỡng được gán cho tiền cảnh, các pixel dưới ngưỡng được gán cho hậu cảnh.
- K-means Clustering: Đây là thuật toán không giám sát và được sử dụng để phân đoạn khu vực quan tâm khỏi bối cảnh. Thuật toán này phân cụm hoặc phân vùng dữ liệu đã cho thành K-cụm hoặc các phần dựa trên K-centroid.
- Thuật toán Watershed: Là kỹ thuật phân đoạn ảnh cổ điển dựa trên khái niệm biến đổi watershed. Quá trình phân đoạn sẽ lấy sự tương đồng với các điểm ảnh liền kề của ảnh làm tham chiếu quan trọng để kết nối các điểm ảnh có vị trí không gian và giá trị xám tương tự.
- Mask R-CNN: Cải thiện Faster R-CNN bằng cách kết hợp một nhánh bổ sung dự đoán mặt nạ phân đoạn cho mỗi Vùng quan tâm (RoI – Region of Interest) cùng với các nhánh hiện có để phân loại và hồi quy hộp giới hạn. Mask R-CNN sử dụng RoIAlign, trích xuất chính xác các tính năng từ các đối tượng không căn chỉnh, cải thiện đáng kể độ chính xác của phân đoạn các vùng ảnh đến từng đối tượng trong mỗi nhãn.
4.3. Nhận diện khuôn mặt (Face Recognition)
Công nghệ này được sử dụng để cho phép hệ thống phát hiện, nhận dạng và xác minh khuôn mặt hoặc vật thể trong hình ảnh hoặc video kỹ thuật số. Các công nghệ và thuật toán chính được sử dụng trong nhận diện khuôn mặt bao gồm: OpenCV, Dlib, thuật toán Haar Cascade Classifier và FaceNet.
4.4. Phân loại hình ảnh (Image Classification)
Đây là tác vụ quan trọng trong các thuật toán và ứng dụng thị giác máy tính liên quan đến việc gán nhãn hoặc danh mục cho hình ảnh đầu vào. Mạng nơ ron tích chập (CNN) là kiến trúc phù hợp để phân loại hình ảnh, cải thiện hiệu suất trên nhiều tập dữ liệu khác nhau.
4.5. Nhận diện văn bản (OCR)
OCR (Optical Character Recognition) là một nhánh con chuyên biệt của thị giác máy tính, tập trung cụ thể vào việc nhận dạng các ký tự và từ trong hình ảnh. Sau đó chuyển đổi các ký tự này thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được.
5. Thách thức và xu hướng tương lai của Thị giác máy tính
5.1. Thách thức của công nghệ Computer Vision
Giống như trí tuệ nhân tạo và các công nghệ khác, việc triển khai và ứng dụng thị giác máy tính cũng phát sinh nhiều vấn đề liên quan đến đạo đức và quyền riêng tư cũng như phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo:
- Khả năng nhận diện sai: Mặc dù đã có những tiến bộ, nhưng các thuật toán thị giác máy vẫn gặp khó khăn trong việc xác định chính xác các đối tượng trong các điều kiện thiếu ánh sáng, mờ hoặc nhiễu hình,…. Hạn chế này đặt ra thách thức đáng kể cho các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như xe tự hành hoặc hệ thống giám sát.
- Phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo: Như đã đề cập ở trên, các mô hình thị giác máy tính AI cần lượng dữ liệu lớn được gắn nhãn để hoạt động hiệu quả. Việc thu thập và chú thích dữ liệu như vậy thường tốn nhiều thời gian và kết quả đầu ra phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào.
- Tính phức tạp và chi phí cao: Mô hình Computer Vision liên quan đến các tác vụ phức tạp đòi hỏi nhiều tài nguyên như nhận dạng hình ảnh, bộ xử lý mạnh mẽ và phần mềm phức tạp. Điều này làm tăng chi phí theo cấp số nhân.
- Rủi ro đạo đức và quyền riêng tư: Công nghệ này đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ. Do đó cần đảm bảo rằng việc thu thập thông tin nhạy cảm này không gây ra bất kỳ rủi ro nào liên quan quyền riêng tư hoặc bảo mật dữ liệu của người dùng. Bên cạnh đó, nhận diện khuôn mặt có thể bị lạm dụng để giám sát người dùng mà không được sự đồng ý của họ.
5.2. Xu hướng tương lai
Tương lai của thị giác máy tính gắn liền với những tiến bộ và đổi mới của AI và học máy. Những tiến bộ trong kiến trúc học sâu, chẳng hạn như mô hình Transformer, hứa hẹn sẽ cải thiện hơn nữa độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống nhận dạng hình ảnh.
Dưới đây là một số xu hướng tương lai của các mô hình thị giác máy tính AI:
Ứng dụng Transformer
Transformer đã cách mạng hóa CV, cung cấp giải pháp mạnh mẽ thay thế cho CNN truyền thống. Khả năng nắm bắt các dependencies và xử lý độ dài đầu vào thay đổi của Transformer mở ra những khả năng mới cho xử lý hình ảnh.
Mặc dù vẫn còn những thách thức như độ phức tạp tính toán và hiệu quả dữ liệu, nhưng những đổi mới đang diễn ra có khả năng vượt qua những rào cản này, mở đường cho các Vision Transformer (ViT) tiên tiến và hiệu quả hơn nữa trong tương lai.
Thị giác máy tính đa ngôn ngữ và đa nền tảng
Các hệ thống Computer Vision đa ngôn ngữ và đa nền tảng có thể phân tích hình ảnh, video hoặc dữ liệu từ nhiều nguồn và nhiều ngôn ngữ khác nhau. Đồng thời cung cấp đầu ra chính xác, dễ hiểu cho người dùng ở các khu vực có ngôn ngữ và văn hóa khác nhau. Điều này đặc biệt hữu ích trong nhiều lĩnh vực, xóa bỏ rào cản ngôn ngữ và tăng tính hiệu quả của các ứng dụng trên nhiều nền tảng.
Tích hợp AI với IoT
Kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với Internet vạn vật (IoT) để tạo ra các hệ thống nhận diện trong thời gian thực thông minh. Chẳng hạn, camera giám sát thông minh không chỉ phát hiện chuyển động mà còn có khả năng phân tích hành vi, nhận diện khuôn mặt hoặc đối tượng ngay tại khu vực. Các ứng dụng này được sử dụng trong an ninh, giao thông và quản lý đô thị, giúp cải thiện khả năng phản ứng nhanh và tối ưu hóa nguồn lực.
Tích hợp trong thiết bị đeo (Wearables)
Thị giác máy tính cũng đang được tích hợp vào các thiết bị đeo như kính thông minh, đồng hồ thông minh và các thiết bị hỗ trợ sức khỏe. Các thiết bị này không chỉ ghi lại và phân tích dữ liệu từ môi trường xung quanh mà còn cung cấp thông tin hữu ích theo thời gian thực, chẳng hạn như nhận diện vật thể, định vị hoặc theo dõi các chỉ số sức khỏe của người dùng.
Xe tự lái
Xe tự lái là một trong những ứng dụng được mong đợi nhất của trí tuệ nhân tạo AI. Trong đó thị giác máy tính đóng vai trò là “đôi mắt” của các phương tiện này trên đường, cho phép xe nhận thức môi trường xung quanh, đưa ra quyết định điều hướng và tránh chướng ngại vật.
Trên đây là một số thông tin để giúp bạn hiểu rõ hơn về thị giác máy tính (Computer Vision). Hy vọng rằng bài viết trên đây đã mang đến cho bạn các thông tin và kiến thức bổ sung hữu ích.
