Trong kỷ nguyên số, Image Classification là một trong những công nghệ quan trọng giúp máy tính có khả năng nhận diện và hiểu hình ảnh, mở ra nhiều ứng dụng trong đời sống. Bài viết sau đây sẽ giúp độc giả hiểu sâu hơn về Image Classification là gì và ứng dụng được những gì trong đời sống.
1. Image Classification là gì?
Trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, Image Classification là quá trình máy tính tự động nhận diện và sắp xếp các đối tượng, cảnh vật hay chi tiết trong hình ảnh vào những nhóm đã được định sẵn. Đây là một nhánh quan trọng của Computer Vision (Thị giác máy tính), giúp máy tính có khả năng “nhìn” và “hiểu” dữ liệu trực quan từ thế giới thực.
Cốt lõi của phân loại hình ảnh là “dạy” máy tính học cách nhận biết các đặc trưng, mẫu hình trong dữ liệu ảnh, từ đó đưa ra quyết định phân loại. Chẳng hạn, một hệ thống có thể được huấn luyện để phân biệt ảnh có chó, mèo, người hoặc xe cộ một cách chính xác và tự động.
2. Công nghệ Image Classification hoạt động như thế nào?
Để hiểu cách Image Classification hoạt động, trước hết chúng ta cần hình dung quy trình xử lý hình ảnh từ đầu đến cuối. Thông thường, quá trình này bắt đầu từ việc thu thập hình ảnh thô và kết thúc bằng việc gán nhãn phân loại cho chúng.
2.1 Tiền xử lý hình ảnh
Đây là bước quan trọng để đảm bảo chất lượng đầu vào. Hình ảnh sẽ được làm sạch và chuẩn hóa: loại bỏ nhiễu, điều chỉnh độ sáng, thay đổi kích thước về chuẩn hoặc cắt giữ lại vùng cần phân tích. Nhờ vậy, những chi tiết quan trọng được làm nổi bật, còn thông tin thừa được loại bỏ, giúp mô hình phân loại hoạt động chính xác hơn.
2.2 Trích xuất đặc trưng
Sau khi đã tiền xử lý, hình ảnh được phân tích để tìm ra các đặc trưng quan trọng như màu sắc, hình dạng, kết cấu hoặc đường viền. Đây chính là “dấu hiệu nhận diện” mà mô hình dùng để phân loại. Việc trích xuất đặc trưng có thể thực hiện thủ công bằng các phương pháp truyền thống, hoặc tự động bằng các mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks).
2.3 Phân loại hình ảnh
Cuối cùng, các đặc trưng được đưa vào mô hình phân loại (ví dụ: SVM, Random Forest hoặc Deep Neural Networks). Mô hình này đã được huấn luyện trước với nhiều hình ảnh có nhãn, nhờ đó nó học được cách liên kết các đặc trưng với từng lớp đối tượng cụ thể và đưa ra dự đoán chính xác cho ảnh mới.
3. 04 kỹ thuật phân loại hình ảnh hiện nay
Phân loại hình ảnh là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất của thị giác máy tính. Qua nhiều thập kỷ, các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều phương pháp khác nhau, từ các thuật toán học máy truyền thống đến các mô hình học sâu tiên tiến. Dưới đây là phân tích chi tiết các nhóm kỹ thuật tiêu biểu.
3.1 Thuật toán học máy truyền thống (Machine Learning)
Trước khi học sâu ra đời, các thuật toán học máy kinh điển như K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Trees, Support Vector Machines (SVM), Random Forest, Logistic Regression, Naive Bayes được sử dụng phổ biến trong phân loại hình ảnh.
Các phương pháp này hoạt động dựa trên việc trích xuất đặc trưng thủ công từ hình ảnh, chẳng hạn như cạnh, góc, màu sắc, kết cấu, hoặc đặc trưng SIFT/HOG. Sau đó, đặc trưng này sẽ được đưa vào mô hình để huấn luyện và phân loại.
3.2 Học sâu (Deep Learning)
Sự xuất hiện của Convolutional Neural Networks (CNNs) đã thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận phân loại hình ảnh. Thay vì phải thủ công trích xuất đặc trưng, CNN tự động học đặc trưng trực tiếp từ dữ liệu ảnh thô. Các lớp tích chập cho phép mô hình học được từ đặc trưng cơ bản (cạnh, góc, màu sắc) đến đặc trưng phức tạp (hình dạng, cấu trúc vật thể).
Nhờ đó, mô hình có thể phát hiện từ đặc trưng đơn giản (cạnh, đường thẳng) đến đặc trưng phức tạp (khuôn mặt, vật thể).
Những mô hình CNN tiêu biểu:
- AlexNet: mở ra kỷ nguyên deep learning trong thị giác máy tính (2012).
- VGGNet: nổi bật với kiến trúc đơn giản nhưng sâu hơn.
- ResNet: giới thiệu “skip connection” để huấn luyện mạng rất sâu.
- Inception: sử dụng nhiều kernel với kích thước khác nhau trong cùng lớp.
- EfficientNet, DenseNet, MobileNet, NASNet, Xception: tập trung tối ưu hóa hiệu suất, cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ.
Ngày nay, CNN được coi là tiêu chuẩn vàng trong hầu hết các hệ thống phân loại hình ảnh.
3.3 Vision Transformers (ViT)
Ra đời sau CNN, Vision Transformers (ViT) tận dụng kiến trúc Transformer vốn thành công trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ý tưởng chính của ViT là chia ảnh thành các patch nhỏ, biến mỗi patch thành một “token”, rồi xử lý chúng bằng cơ chế attention của Transformer.
Hiện nay, nhiều nghiên cứu tập trung vào mô hình hybrid kết hợp CNN và ViT, tận dụng khả năng trích xuất đặc trưng cục bộ tốt của CNN và khả năng học quan hệ toàn cục mạnh mẽ của ViT.
3.4 Học chuyển giao (Transfer Learning)
Transfer Learning là chiến lược tận dụng các mô hình đã được huấn luyện trước trên những bộ dữ liệu lớn như ImageNet, sau đó tinh chỉnh (fine-tune) để áp dụng cho bài toán cụ thể.
Học chuyển giao hiện là phương pháp phổ biến nhất trong thực tiễn, đặc biệt với doanh nghiệp hoặc nghiên cứu nhỏ không có đủ dữ liệu để huấn luyện từ đầu.
3.5 Phân loại không giám sát (Unsupervised Classification)
Trong một số trường hợp, dữ liệu không có nhãn, việc huấn luyện có giám sát không khả thi. Khi đó, các kỹ thuật học không giám sát được sử dụng, chủ yếu dựa trên các thuật toán phân cụm như K-means hay Gaussian Mixture Models (GMM).
4. Ứng dụng của Image Classification trong đời sống
Phân loại hình ảnh trở thành một trong những công nghệ được quan tâm nhiều nhất trong trí tuệ nhân tạo, bởi nó đã tạo ra sự thay đổi lớn trong nhiều lĩnh vực như y tế, xe tự lái, nông nghiệp, an ninh, bán lẻ và nhiều ngành khác. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu.
4.1 Y tế và chẩn đoán hình ảnh
Ngành y tế là một trong những lĩnh vực áp dụng thị giác máy tính sớm và mạnh mẽ nhất. Các thuật toán phân loại hình ảnh giúp phân tích các loại ảnh chẩn đoán như X-quang, CT scan, MRI để hỗ trợ phát hiện và chẩn đoán bệnh.
Ví dụ, trong da liễu, bác sĩ có thể dùng thuật toán phân loại hình ảnh để phát hiện sớm các bệnh về da như ung thư hắc tố (melanoma). Bằng cách phân tích hàng ngàn hình ảnh tổn thương da trong dữ liệu huấn luyện, mô hình học được những đặc trưng điển hình của bệnh. Một nghiên cứu trên European Journal of Cancer cho thấy, một thuật toán học sâu được huấn luyện trên ảnh da thậm chí đã chẩn đoán chính xác ung thư da tốt hơn 157 bác sĩ da liễu.
4.2 Xe tự lái
Ngành xe tự lái là một trong những lĩnh vực ứng dụng phân loại hình ảnh quan trọng nhất. Hệ thống camera và cảm biến trên xe hoạt động nhờ các mô hình học máy được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ từ các tình huống giao thông. Nhờ vậy, xe có thể phân biệt và phản ứng với môi trường xung quanh, chẳng hạn nhận biết người đi bộ, phương tiện khác, biển báo hay vật cản.
Tesla là đơn vị tiên phong với hệ thống lái tự động (Autopilot), nhưng không chỉ Tesla, nhiều hãng xe khác như GM, Audi, BMW hay Ford cũng đang phát triển công nghệ này. Tuy nhiên, đây cũng là một trong những ứng dụng rủi ro nhất, vì xe phải xử lý môi trường phức tạp với đủ loại điều kiện ánh sáng, thời tiết và tình huống bất ngờ. Do đó, các mô hình học sâu cần được huấn luyện trên tập dữ liệu cực kỳ lớn và đa dạng để đảm bảo an toàn.
4.3 Nông nghiệp
Trong nông nghiệp, phân loại hình ảnh được dùng để phân tích hình ảnh cây trồng, phát hiện sâu bệnh, theo dõi sự phát triển và hỗ trợ nông dân trong quản lý sản xuất. Công nghệ này giống như “giác quan thứ sáu” giúp nông dân phát hiện sớm sự thay đổi trong tình trạng đất và cây, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn về tưới tiêu, bón phân hay phòng trừ sâu bệnh.
Ví dụ, startup FarmSense tại California đã phát triển công nghệ phân loại hình ảnh và video để nhận diện và theo dõi côn trùng gây hại trong thời gian thực, giúp giảm thiểu đáng kể thiệt hại trong nông nghiệp. Đây cũng là xu hướng chung khi nhiều công nghệ nông nghiệp hiện đại (AgriTech) đang dần tích hợp trí tuệ nhân tạo để tối ưu chi phí và nguồn lực.
4.4 An ninh và giám sát
Trong an ninh, phân loại hình ảnh đã được ứng dụng mạnh mẽ trong hơn một thập kỷ qua, đặc biệt là trong hệ thống giám sát. Trước đây, công nghệ chỉ có thể phân tích lại video đã ghi, nhưng với sự phát triển của phần cứng và thuật toán, giờ đây có thể phân tích hình ảnh theo thời gian thực để phát hiện các hành vi đáng ngờ.
Ứng dụng tiêu biểu là hệ thống nhận diện khuôn mặt. Thuật toán có thể phân tích các đặc điểm khuôn mặt và so khớp với cơ sở dữ liệu để nhận diện tội phạm bị truy nã hoặc tìm kiếm người mất tích. Công nghệ này hỗ trợ đắc lực cho cơ quan chức năng trong điều tra và đảm bảo an toàn công cộng.
Ngoài ra, phân loại hình ảnh còn được áp dụng trong khâu kiểm tra an ninh, ví dụ như tự động phát hiện vũ khí hoặc chất nổ trong hành lý ở sân bay. Nhờ phát hiện nhanh chóng, hệ thống giúp tăng cường hiệu quả và độ chính xác trong quy trình kiểm soát an ninh.
5. Các câu hỏi thường gặp về Image Classification
5.1 Image Classification khác gì Object Detection?
Image Classification chỉ xác định ảnh thuộc lớp nào, còn Object Detection vừa phân loại vừa xác định vị trí của đối tượng trong ảnh.
5.2 Image Classification có cần dữ liệu lớn không?
Với các thuật toán truyền thống, có thể dùng dữ liệu nhỏ. Nhưng để đạt độ chính xác cao, đặc biệt với deep learning hoặc ViT, cần dữ liệu lớn và đa dạng.
5.3 Các mô hình Image Classification nổi tiếng là gì?
Một số mô hình phổ biến: AlexNet, VGGNet, ResNet, Inception, EfficientNet, MobileNet, Vision Transformers.
Có thể thấy, Image Classification không chỉ là một bài toán nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mà đã và đang trở thành giải pháp thiết thực trong đời sống. Với sự phát triển nhanh chóng của học sâu và các mô hình tiên tiến, công nghệ này hứa hẹn sẽ tiếp tục mở rộng phạm vi ứng dụng, góp phần thúc đẩy quá trình tự động hóa và đổi mới sáng tạo trong nhiều ngành nghề.
