Tổng quan về thị giác máy tính – Computer Vision

Thị giác máy tính (Computer Vision) hiện đang trở thành một trong những lĩnh vực nổi bật và đầy hứa hẹn nhất trong ngành khoa học máy tính và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Mặc dù vẫn chưa được phổ biến rộng rãi, cũng như chưa đạt được khả năng nhận thức tinh tế như thị giác của con người. Tuy nhiên, trải qua nhiều nghiên cứu cập nhật, công nghệ này đang ngành càng được phát triển với nhiều ứng dụng thực tiễn, chứng minh được tìm năng to lớn của nó trong tương lai. Vậy thị giác máy tình là gì? Cùng AITech khám phá ngay những thông tin tổng quan về công nghệ này dưới đây!

Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính (computer vison) là một lĩnh vực công nghệ tiên tiến, nơi các máy tính được trang bị khả năng “nhìn” và “hiểu” thế giới xung quanh thông qua dữ liệu hình ảnh và video. 

Bằng việc sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, công nghệ này đã hỗ trợ con người phân tích một lượng lớn dữ liệu hình ảnh từ nhiều nguồn như điện thoại di động, camera giám sát, và nhiều thiết bị khác để tự động nhận dạng đối tượng, nhận diện khuôn mặt, phân loại và theo dõi các đối tượng, cũng như phát hiện các sự kiện hoặc hoạt động cụ thể của sự vật, nhờ đó mở ra những khả năng mới mẻ và hứa hẹn trong việc cải thiện an ninh, quản lý giao thông, hỗ trợ y tế, và nhiều ứng dụng quan trọng khác, biến dữ liệu hình ảnh thành thông tin hữu ích và quyết định có giá trị.

Lịch sử của thị giác máy tính

Công nghệ thị giác máy tính được khai mở lần đầu tiên vào năm 1966 khi hai nhà khoa học máy tính tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là  Seymour Papert và Marvin Minsky khởi xướng dự án mang tên “Thị giác Mùa Hè”. Hoạt động này kéo dài trong khoảng hai tháng và có đến 10 người tham gia nhằm mục tiêu phát triển một hệ thống máy tính có khả năng nhận biết và phân biệt các đối tượng trong một bức ảnh.

Nhiệm vụ này đòi hỏi hệ thống phải có khả năng xác định từng pixel thuộc về đối tượng nào, điều này được xem là một thách thức đáng kể khi so sánh với khả năng thị giác tự nhiên của con người khi được nâng cao bởi hàng tỷ năm tiến hóa và kiến thức sâu rộng về thế giới. Trong khi con người có thể dễ dàng xử lý và hiểu các hình ảnh, thì đối với máy tính, thế giới chỉ là một tập hợp các số liệu, điều này đã tạo ra một bài toán phức tạp.

Bên cạnh đó, trong thời kỳ này, trí tuệ nhân tạo chỉ tập trung vào những quy tắc AI, để nhận diện một đối tượng trong hình ảnh các lập trình viên phải xây dựng một bộ quy tắc cụ thể. Trong khi đó, thế giới vạn vật lại đa dạng với nhiều góc độ khác nhau như ánh sáng, bối cảnh, hình dáng,…Do đó, việc chỉ xây dựng quy tắc không thể áp dụng bởi lẽ mỗi trường hợp lại yêu cầu một tập quy tắc riêng biệt.

Điến cuối cùng, dự án thị giác mùa hè không đạt được những kết quả như mong đời, và chỉ để lại một vài tiến bộ hạn chế. Tuy nhiên, không dừng lại ở đó, vào năm Tuy nhiên, vào năm 1979, Kunihiko Fukushima, một nhà khoa học người Nhật Bản, đã giới thiệu neocognitron một kiến trúc thị giác máy tính lấy cảm hứng từ nghiên cứu về cấu trúc thần kinh của thị giác con người. Mặc dù neocognitron chưa thể thực hiện các nhiệm vụ thị giác phức tạp, tuy nhiên, chính điều này đã đặt nền móng cho những bước tiến về sau trong lịch sử của thị giác máy tính, mở ra hướng đi mới cho ngành công nghiệp này.

Thị giác máy tính hoạt động như thế nào?

Như đã nêu trên, đây được xem là một ứng dụng đột phá của trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ thị giác máy tính có khả năng mô phỏng cách thức mà bộ não con người phân biệt và phân loại các đối tượng trong thế giới quan sát. Sau khi đã được thiết lập và làm quen với lượng lớn dữ liệu hình ảnh, máy tính đã học được cách nhận diện và hiểu các mẫu hoặc đối tượng cụ thể. Điều này được thực hiện nhờ vào các thuật toán học máy (ML), cho phép máy tính phát hiện và học hỏi từ những kiểu mẫu thường thấy trong dữ liệu hình ảnh và video, sau đó áp dụng những hiểu biết này để nhận diện chính xác các hình ảnh mới chưa từng thấy. 

Ví dụ như: Thông qua việc phân tích hàng hình ảnh về ô tô, máy tính dần phát triển một mô hình nhận dạng cho phép nó nhận diện các phương tiện trong hình ảnh một cách chính xác. 

Hiện nay lĩnh vực thị giác máy tính có những công nghệ chủ yếu được ứng dụng chủ yếu là: Học sâu, mạng nơ ron tích hợp. 

Học sâu

Trong đó, học sâu là một nhánh của học máy, công nghệ này sử dụng mạng nơ-ron để mô phỏng hoạt động của não bộ. Mạng nơ-ron học sâu được cấu thành từ hàng loạt các tầng của nơ-ron nhân tạo giữ vai trò thực hiện phức tạp các phép toán toán học để tự động phân tích và học hỏi từ những đặc điểm khác nhau của dữ liệu hình ảnh. Qua quá trình này, máy tính có thể dần dần xây dựng một lớp hiểu biết ngày càng sâu sắc về nội dung hình ảnh, cho phép chúng nhận diện và phân loại các đối tượng một cách chính xác và hiệu quả.

Mạng nơ-ron hồi quy

Mạng Nơ-ron Hồi Quy (RNN) là một kiến trúc mạng nơ-ron đặc biệt, được thiết kế để xử lý và phân tích dữ liệu chuỗi, cho phép nó hiểu và kết nối thông tin qua thời gian. Khác biệt chính giữa RNN và các kiến trúc như CNN là khả năng của RNN trong việc xử lý những dữ liệu dạng chuỗi như video, trong đó mỗi khung hình là một phần của một chuỗi liên tục, và có mối liên kết động với những khung hình trước và sau nó. Điều này giúp RNN trở nên lý tưởng cho việc phân tích video, nơi việc nhận diện và hiểu được sự phát triển của các sự kiện qua thời gian là cần thiết, cung cấp khả năng phân tích sâu sắc về mối liên kết và sự tiến triển giữa các hình ảnh trong một chuỗi.

Mạng nơ-ron tích chập

Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) là một kiến trúc trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ  được thiết kế để xử lý và phân loại dữ liệu hình ảnh với độ chính xác cao. Tại trung tâm của nó, CNN làm việc bằng cách gán nhãn cho từng pixel của hình ảnh với một giá trị cụ thể, quá trình này cũng cho phép nó thực hiện các phép tính chuyên sâu, được gọi là phép toán chập, để phân tích và hiểu bản chất của hình ảnh. Giống như một họa sĩ phác thảo bức tranh từ những đường nét đơn giản nhất đến các chi tiết phức tạp, CNN bắt đầu từ việc nhận diện các đặc điểm cơ bản như đường nét và hình dạng, trước khi tiến tới nhận diện các yếu tố tinh tế hơn như màu sắc, kết cấu và mô hình. Qua mỗi vòng lặp, mạng nơ-ron này tinh chỉnh và cải thiện dự đoán của mình, từ đó nâng cao độ chính xác và khả năng nhận biết hình ảnh.

Tại sao thị giác máy tính lại quan trọng?

Công nghệ thị giác máy tính không chỉ được xem là một bước tiến lớn trong công nghệ xử lý hình ảnh, mà nó còn trở nên quan trọng nhờ khả năng tự động hóa và tinh gọn quy trình làm việc, giảm thiểu bớt những công đoạn thủ công rườm rà và dễ xảy ra lỗi. Nếu như trước đây, việc áp dụng những công nghệ như nhận diện khuôn mặt luôn đòi hỏi công sức lớn từ phía nhà phát triển, từ việc đánh dấu thủ công hàng ngàn hình ảnh với những đặc điểm cụ thể đến việc xử lý dữ liệu hình ảnh không có cấu trúc và phức tạp, làm cho quy trình này không chỉ mất thời gian mà còn tốn kém và khó khăn trong việc tiếp cận cho hầu hết các tổ chức.

Tuy nhiên, giờ đây với sự phát triển vượt bậc trong công nghệ và sự gia tăng mạnh mẽ về sức mạnh điện toán, thị giác máy tính giờ đây không chỉ cải thiện về mặt quy mô và độ chính xác trong xử lý dữ liệu hình ảnh mà còn trở nên dễ dàng tiếp cận hơn bao giờ hết. Nhờ vào sức mạnh của điện toán đám mây, công nghệ này giờ đây đã trở nên khả thi và tiện lợi cho mọi tổ chức, từ việc xác minh danh tính, kiểm duyệt nội dung, đến phân tích video phát trực tuyến và phát hiện lỗi, mở ra một thế giới mới của khả năng tự động hóa và hiệu quả.

Các ứng dụng của thị giác máy tính 

Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của công nghệ thị giác máy tính mà bạn có thể tham khảo: 

Đo lường

Thị giác máy tính đã cách mạng hóa lĩnh vực đo lường, biến những gì từng phụ thuộc vào các thiết bị đo lường cơ học hoặc laser phức tạp trở thành quy trình đơn giản và chính xác hơn rất nhiều. Trong phạm vi được kiểm soát, với ánh sáng phù hợp và cung cấp đủ dữ liệu tham khảo, hệ thống thị giác máy tính có thể học và thực hiện các phép đo chính xác đến mức đáng kinh ngạc. Điều này đã mở ra khả năng đo lường kích thước các bộ phận, kiểm tra độ thẳng, độ song song, và nhiều yếu tố khác mà không cần đến sự can thiệp trực tiếp của con người. Công nghệ này không chỉ tăng cường hiệu quả và độ chính xác trong việc đo lường mà còn giảm thiểu rủi ro sai sót, mang lại lợi ích to lớn cho nhiều ngành công nghiệp từ sản xuất, xây dựng cho đến nghiên cứu khoa học.

Đọc mã và ký tự (OCR)

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là một công nghệ tân tiến, cho phép chuyển đổi văn bản được in hoặc viết tay trên giấy thành dữ liệu máy tính có thể chỉnh sửa và tìm kiếm dễ dàng hơn. Tiêu biểu nhất là hiện nay, camera điện thoại thông minh của chúng ta đã có thể nhận diện và chuyển đổi văn bản trực tiếp trong thời gian thực. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng dịch thuật: chỉ cần hướng camera của điện thoại vào một đoạn văn bản, và công nghệ OCR sẽ tự động nhận dạng, nhập văn bản vào hệ thống, và sau đó dịch nó sang ngôn ngữ mong muốn. Sử dụng thuật toán OCR độ chính xác cao, thị giác máy tính không chỉ cung cấp khả năng nhận dạng văn bản một cách nhanh chóng và chính xác mà còn mở ra những khả năng mới trong việc tương tác và hiểu biết thông tin trên khắp thế giới.

Phát hiện lỗi

Tương tự như đọc mã, phát hiện lỗi cũng là một trong những ứng dụng làm nổi bậc lên tầm quan trọng của thị giác máy tính. Nếu như trước đây, việc kiểm tra và nhận diện các lỗi sản phẩm thường phụ thuộc vào sự đánh giá của con người, điều này không chỉ tốn kém về mặt nhân lực mà còn gặp khó khăn trong việc duy trì độ chính xác, đặc biệt là với những khối lượng công việc lớn. Giờ đây, công nghệ này đã mang đến giải pháp tự động hóa, có khả năng phát hiện các khiếm khuyết siêu nhỏ như vết nứt trên bề mặt kim loại, sai sót trong sơn, hay lỗi in ấn, với độ chính xác vượt trội, nhận diện được những lỗi nhỏ tới 0,05mm. Sức mạnh của thị giác máy tính trong ứng dụng này đến từ các thuật toán tiên tiến, được tối ưu hóa và huấn luyện đặc biệt để phân biệt giữa hình ảnh có lỗi và không có lỗi, biến nó thành “bộ não thông minh” chuyên biệt cho mỗi tình huống cụ thể, đảm bảo chất lượng và hiệu quả sản phẩm ở mức cao nhất.

Vận hành tự động

Hơn thế nữa, ngày nay thị giác máy tính đã trở thành một yếu tố không thể thiếu trong quá trình phát triển và vận hành những dự án xe tự lái thành công. Công nghệ này, kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI), đã làm cho các phương tiện không chỉ có khả năng tự học từ dữ liệu và thông tin thu thập được về hành vi lái xe của con người mà còn tự động thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp. Những chiếc xe này có khả năng tự điều chỉnh tốc độ, tìm kiếm làn đường, phát hiện các tình huống nguy hiểm và hiểu các tín hiệu giao thông, cung cấp một tầm nhìn mới cho tương lai của giao thông vận tải. Sự tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ này hứa hẹn sẽ mở ra những cơ hội mới, nâng cao độ an toàn và hiệu quả của việc vận hành phương tiện trong thập kỷ tới.

Nhận dạng mẫu và xử lý hình ảnh

Trong lĩnh vực y tế, khả năng nhận dạng mẫu và xử lý hình ảnh của thị giác máy tính đã trở thành công cụ không thể thiếu, giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán và can thiệp y khoa. Các hình ảnh y khoa, từ X-quang đến chụp cộng hưởng từ (MRI), đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các bác sĩ và chuyên gia y tế hiểu rõ hơn về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, từ đó đề xuất các phương án điều trị hiệu quả và cá nhân hóa.

Bên cạnh đó, công nghệ này còn làm cơ sở cho các nền tảng hỗ trợ phẫu thuật, chẳng hạn như tạo hình ảnh 3D chính xác của hộp sọ, giúp các bác sĩ phẫu thuật não xác định vị trí và kích thước của khối u một cách chính xác, hoặc phân tích các nốt trong phổi để chẩn đoán sớm bệnh ung thư phổi. Thông qua quá trình sử dụng thị giác máy tính, các nhà khoa học và bác sĩ có thể phát hiện các bệnh lý một cách sớm nhất, đưa ra quyết định điều trị kịp thời, giảm thiểu rủi ro cho bệnh nhân và tăng cơ hội hồi phục và chữa lành.

Theo dõi đối tượng

Theo dõi đối tượng là quá trình ứng dụng công nghệ học sâu để nhận dạng và duy trì liên tục vị trí của các đối tượng cụ thể trong loạt hình ảnh hoặc video. Quy trình này bắt đầu với việc phát hiện đối tượng, đối tượng sẽ được đánh dấu bằng một khung viền và được gán một mã nhận dạng duy nhất (ID). Sau đó, vị trí của đối tượng được theo dõi xuyên suốt các khung hình liên tiếp, cho phép theo dõi chuyển động và hành vi của đối tượng qua thời gian. Ứng dụng của việc theo dõi đối tượng rất đa dạng và thiết thực, từ việc giám sát lưu lượng giao thông trong các khu đô thị, quản lý an ninh và giám sát, đến việc phân tích hình ảnh y khoa và nghiên cứu hành vi. Qua đó, nó không chỉ cung cấp giải pháp cho việc quản lý và an toàn công cộng mà còn mở ra khả năng cho các tiến bộ khoa học và y tế.

Truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung

Truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung là một lĩnh vực tiên tiến trong thị giác máy tính, cho phép tìm kiếm và lọc hình ảnh kỹ thuật số từ một cơ sở dữ liệu đồ sộ một cách chính xác. Công nghệ này không chỉ dựa vào các siêu dữ liệu truyền thống như thẻ, mô tả, nhãn, và từ khóa mà còn phân tích sâu vào nội dung thực tế của hình ảnh. Với khả năng truy xuất ngữ nghĩa, người dùng có thể đưa ra yêu cầu tìm kiếm cụ thể như “tìm ảnh tòa nhà” và hệ thống sẽ thông minh trích xuất và hiển thị những hình ảnh phù hợp, vượt qua giới hạn của việc tìm kiếm dựa trên văn bản để thực sự “hiểu” và phản hồi theo nội dung hình ảnh. Điều này mở ra khả năng vô tận trong việc quản lý và khai thác thông tin hình ảnh, từ ứng dụng trong lĩnh vực nghiên cứu, giáo dục, đến thương mại và giải trí.

Thị giác máy tính được ứng dụng trong lĩnh vực nào?

Thông qua những ứng dụng thực tế trên, công nghệ này đã được đưa vào vận hành một số lĩnh vực cụ thể dưới đây: 

Chăm sóc sức khỏe

Đối với lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, công nghệ thị giác máy tính đã và đang trở thành một công cụ đột phá, có những đóng góp tích cực trong việc cải thiện quy trình chẩn đoán và điều trị. Điều này cho phép chuyên gia y tế phân tích hình ảnh y khoa với độ chính xác cao, từ đó tạo ra các hiển thị trực quan chi tiết của mô và cơ quan, hỗ trợ trong việc đưa ra chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn. Việc cải thiện rõ rệt trong kết quả điều trị và tăng cơ hội kéo dài sự sống cho bệnh nhân. Một số ứng dụng nổi bật bao gồm:

• Phát hiện khối u bằng cách phân tích hình ảnh nốt ruồi và các tổn thương trên da.
• Tự động phân tích hình ảnh X-quang.
• Nhận diện triệu chứng bệnh thông qua hình ảnh MRI.

Những tiến bộ này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của các chuyên gia y tế mà còn mở ra hướng mới trong việc phát triển các phương pháp chẩn đoán và điều trị tiên tiến, mang lại hy vọng và sự cải thiện đáng kể cho ngành y tế.

Bán lẻ

Trong ngành bán lẻ, thị giác máy tính đã và đang thay đổi cách thức mua sắm và nâng cấp đáng kể trải nghiệm mua hàng cho khách hàng. Một ví dụ điển hình là Pinterest Lens, một công cụ tìm kiếm độc đáo sử dụng công nghệ này để nhận diện các sản phẩm và đối tượng. Khách hàng giờ đây có thể sử dụng ứng dụng trên điện thoại thông minh để quét và xem trực quan cách một sản phẩm cụ thể sẽ phù hợp với không gian sống của họ, hoặc tìm kiếm và khám phá các sản phẩm liên quan chỉ bằng một thao tác chạm. Công nghệ này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình mua sắm bằng cách cung cấp thông tin sản phẩm chi tiết và tùy chọn tương tự mà còn mang lại một cách mua sắm thông minh, tiện lợi và cá nhân hóa, làm cho mỗi chuyến đi mua sắm trở nên thú vị và hiệu quả hơn.

Nông nghiệp

Trong lĩnh vực nông nghiệp, công nghệ thị giác máy tính đã mở ra một kỷ nguyên mới, nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm thiểu chi phí thông qua tự động hóa thông minh. Sử dụng hình ảnh từ vệ tinh và cảnh quay từ UAV, công nghệ này cung cấp cái nhìn sâu rộng về các khu vực canh tác, tối ưu hóa phương pháp canh tác bằng cách phân tích mảnh đất một cách chính xác và hiệu quả. Các tác vụ như giám sát điều kiện của ruộng đồng, nhận diện sớm bệnh hại trên cây trồng, kiểm tra độ ẩm đất, và dự báo thời tiết cùng năng suất dự kiến giờ đây có thể được tự động hóa, giúp nông dân và quản lý nông trại đưa ra quyết định chính xác và kịp thời. Bên cạnh đó, giám sát động vật qua công nghệ này cũng trở thành một phần quan trọng của chiến lược canh tác thông minh, giúp nâng cao năng suất và bảo vệ môi trường sống của chúng. Nhờ đó, ngành nông nghiệp hiện đại ngày càng trở nên linh hoạt, bền vững và hiệu quả hơn.

Ngân hàng

Trong ngành ngân hàng, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ không chỉ giới hạn ở việc phát hiện gian lận, mặc dù đó là một ứng dụng quan trọng. Thị giác máy tính còn mở rộng khả năng cải thiện dịch vụ ngân hàng trên nhiều phương diện khác. Các giải pháp nhận dạng hình ảnh dựa trên học máy không chỉ phân loại mà còn trích xuất dữ liệu từ các tài liệu quan trọng như thẻ căn cước và giấy phép lái xe, cung cấp giải pháp giám sát và xác thực tài liệu mạnh mẽ. Ứng dụng thị giác máy tính không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua các dịch vụ từ xa, mà còn tăng cường bảo mật và hiệu quả quản lý, đem lại một môi trường ngân hàng an toàn, tiện lợi và đáng tin cậy cho khách hàng.

Không dừng lại ở đó, ngày nay thị giác máy tính còn được phát triển ở nhiều nền tảng dịch vụ khác nhau, mở ra kỷ nguyên mới, nâng tầm chất lượng và sự tiện lợi cho cuộc sống của con người.

Điểm khác biệt giữa thị giác máy tính và xử lý hình ảnh là gì?

Sự khác biệt cơ bản giữa xử lý hình ảnh và thị giác máy tính nằm ở mục tiêu, cũng như tính ứng dụng của chúng. Xử lý hình ảnh thường chỉ tập trung vào việc cải thiện chất lượng hoặc thay đổi ngoại hình của hình ảnh thông qua việc áp dụng các thuật toán để chỉnh sửa, như làm sắc nét, làm mịn, lọc, hoặc tăng cường độ rõ nét và màu sắc của ảnh. Ngược lại, thị giác máy tính không nhằm mục đích thay đổi hình ảnh mà là để “hiểu” nội dung hoặc thông tin mà hình ảnh đại diện, thực hiện các tác vụ như gắn nhãn, nhận dạng đối tượng, hoặc phân tích hình ảnh để thu thập dữ liệu cụ thể. Trong một số trường hợp, xử lý hình ảnh được sử dụng như một bước trước để tối ưu hóa hình ảnh cho việc phân tích thị giác máy tính, giúp hệ thống dễ dàng nhận diện và hiểu hình ảnh hơn. Trong các tình huống khác, công nghệ hiện đại này được áp dụng để xác định và phân loại các phần của hình ảnh, sau đó xử lý hình ảnh có thể được sử dụng để cải thiện hoặc tinh chỉnh những hình ảnh đó dựa trên thông tin thu được. 

Trên đây là những thông tin tổng quan về công nghệ thị giác máy tính giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động cũng như những ứng dụng thực tế của nó trong thực tiễn. Bên cạnh đó, nếu bạn còn có bất kỳ băn khoăn nào về chủ đề trên đừng ngần ngại liên hệ ngay cho AITech qua Hotline 0949491355 để được tư vấn cụ thể hơn.