Thị giác máy tính (Computer vision hay CV) là một lĩnh vực khoa học máy tính giúp máy tính hiểu và diễn giải những thông tin từ hình ảnh số hoặc video. CV đã và đang trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất, mang đến cách mạng trong nhiều lĩnh vực từ y tế đến an ninh.
Khi chúng ta nhìn vào một hình ảnh hay một cảnh quan, não bộ con người dễ dàng nhận diện các đối tượng trong đó. Ngược lại, máy tính chỉ phân tích dữ liệu kỹ thuật số và giá trị màu của từng pixel. Nhờ khả năng học hỏi từ dữ liệu hình ảnh, thị giác máy tính giúp máy tính có thể đưa ra các dự đoán và đề xuất chính xác dựa trên đầu vào hình ảnh.
Thị Giác Máy Tính Hoạt Động Như Thế Nào?
Cơ Chế Hoạt Động
Trước khi có thị giác máy tính, việc lập trình để máy tính nhận diện một hình ảnh đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức. Ban đầu, người ta phải thu thập cơ sở dữ liệu của các hình ảnh tương tự, sau đó phân tích và chú thích dữ liệu liên quan. Chỉ từ đó, phần mềm mới có thể dự đoán và nhận dạng đối tượng.
Thị giác máy tính tự động hóa toàn bộ quy trình bằng việc sử dụng phương pháp học sâu (deep learning). Deep learning là một phương pháp học máy (machine learning) sử dụng các mạng nơ-ron (neural networks) nhiều lớp. Trong trường hợp của CV, mạng nơ-ron phức tạp có thể chứa hàng trăm lớp.
Quy trình cơ bản hoạt động như sau:
- Thu gọn Hình Ảnh: Mạng nơ-ron thu gọn hình ảnh thành nhiều phần nhỏ (pixel riêng lẻ hoặc nhóm pixel đã được gắn thẻ từ trước).
- Phân Tích và Dự Đoán: Máy tính đưa ra dự đoán về những gì nằm trong các phần khác nhau của hình ảnh.
- Kiểm Tra Độ Chính Xác: Máy tính kiểm tra độ chính xác của các dự đoán, điều chỉnh thuật toán nhiều lần cho đến khi đạt được độ chính xác cao.
Minh họa Thị giác Máy tính
Máy tính có khả năng phân tích hình ảnh nhanh hơn nhiều so với não người, đặc biệt khi chúng đã học cách nhận ra các mẫu nhất định.
Những Loại Thị Giác Máy Tính
Thị giác máy tính không chỉ dừng lại ở một ứng dụng duy nhất mà liên quan đến nhiều tác vụ khác nhau:
- Phân loại hình ảnh: Nhận dạng loại hình ảnh (mặt người, phong cảnh, vật thể).
- Nhận dạng đối tượng: Xác định các đối tượng cụ thể trong hình ảnh.
- Phát hiện cạnh: Xác định cạnh cứng trong hình ảnh, thường là bước đầu tiên trong phát hiện đối tượng.
- Nhận dạng đối tượng: Nhận dạng các ví dụ riêng lẻ của một đối tượng (nhận dạng khuôn mặt, vân tay).
- Phát hiện đối tượng: Xác định đặc điểm cụ thể trong hình ảnh (xương gãy trong X-quang).
- Phân đoạn đối tượng: Xác định pixel nào trong ảnh thuộc về đối tượng cụ thể.
- Theo dõi đối tượng: Theo dõi đối tượng trong chuỗi video.
- Khôi phục hình ảnh: Loại bỏ hiện tượng nhòe, nhiễu và các tạo tác khác.
Các loại Thị giác Máy tính
Ví Dụ Về Thị Giác Máy Tính
Nhận Diện Khuôn Mặt
Nhận diện khuôn mặt là một trong những ứng dụng đáng chú ý nhất của thị giác máy tính. Dựa trên cơ sở dữ liệu khuôn mặt đã biết, các thuật toán CV có thể xác định danh tính chính xác của từng người.
- Mạng xã hội tự động gắn thẻ người dùng trong hình ảnh.
- Laptop, điện thoại và thiết bị bảo mật nhận diện người dùng để cho phép truy cập.
- Cơ quan pháp luật sử dụng nhận diện khuôn mặt trong hệ thống CCTV để xác định nghi phạm.
Nhận diện Khuôn mặt
Y Tế
Thị giác máy tính sử dụng trong y tế để đưa ra các chẩn đoán nhanh và chính xác hơn. Ví dụ như phân tích hình ảnh X-quang, CT, MRI để nhận diện bệnh lý thần kinh, khối u, xương gãy.
Ô Tô Tự Lái
Xe tự lái cần nhận biết và hiểu môi trường xung quanh để di chuyển an toàn. Điều này bao gồm nhận diện đường, làn đường, tín hiệu giao thông, các phương tiện khác, người đi bộ, và nhiều hơn nữa. Tất cả việc này đều phải thực hiện trong thời gian thực để tránh va chạm và đảm bảo an toàn hành trình.
Kết Luận
Thị giác máy tính đang thay đổi cách chúng ta làm việc trong nhiều ngành công nghiệp, từ phát hiện thiết bị hỏng hóc đến chẩn đoán bệnh tật. Mặc dù hiện tại thị giác máy tính chưa thể đạt tới khả năng như con người, nhưng với sự phát triển của AI và sự nghiên cứu sâu rộng hơn, chúng ta sẽ thấy sự bùng nổ các ứng dụng khả thi trong tương lai gần.
Kết thúc, thị giác máy tính không chỉ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện các hệ thống hiện tại mà còn tiềm năng cứu sống con người.
ĐỌC TIẾP: Học máy (Machine Learning) là gì?
Viết bởi Vân Nguyễn