Thị giác máy tính là một bộ môn trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc nhìn thấy môi trường của chúng giống như con người. Nhìn và thấy là những hành động khác nhau. Hành động nhìn cũng bao gồm nhận thức và hiểu hình ảnh. Mục đích không chỉ để nhận ánh sáng phản chiếu từ các vật thể. Đây là công việc của mắt. Thùy chẩm của não, chịu trách nhiệm xử lý thị giác, xử lý và tạo cảm giác về các đối tượng được nhìn thấy. Máy móc sử dụng máy ảnh như đôi mắt của chúng. Các mô hình thị giác máy tính xử lý hàng nghìn pixel trong hình ảnh để thực hiện nhiệm vụ của thùy chẩm. Nói tóm lại, kỷ luật về thị giác máy tính cho phép máy móc hiểu được những gì chúng nhìn thấy.

Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính (CV) là một bộ môn trí tuệ nhân tạo phát triển các kỹ thuật cho phép máy móc nhìn và hiểu thế giới xung quanh.

Thị giác máy tính rất quan trọng đối với những đổi mới trong nhiều lĩnh vực công nghệ, bao gồm ô tô tự lái, nhận dạng khuôn mặt và thực tế tăng cường. Thị giác máy tính đã trở thành một trong những yếu tố quan trọng nhất AI ngày nay do sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu trực quan kỹ thuật số. Sự gia tăng dữ liệu thị giác cũng giúp cho việc huấn luyện các thuật toán thị giác máy tính trở nên dễ dàng hơn.

Nhận thức thị giác là kết quả của hàng triệu năm tiến hóa và là một trong những khả năng đáng tin cậy nhất của con người. Nhận thức trực quan là khả năng của một đứa trẻ 5 tuổi hiểu rằng đó là một bàn ăn tối sau khi mô tả tất cả các đồ vật trên bàn một. Thực hiện điều này đối với máy móc là một thách thức to lớn và thị giác máy tính cố gắng cung cấp cho chúng khả năng này.

Thị giác máy tính cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc đạt được mục tiêu trí tuệ nhân tạo nói chung. Trí tuệ nhân tạo nói chung nhằm cung cấp cho máy móc tất cả các khả năng của con người và hơn thế nữa. Tuy nhiên, điều này sẽ không thể thực hiện được nếu không bao gồm một đặc điểm quan trọng khác của trí thông minh của chúng ta, đó là khả năng hiểu các đối tượng xung quanh chúng ta, nhanh chóng xác định chúng và đưa ra phản ứng chính xác.

Thị giác máy tính hoạt động như thế nào?

Thị giác máy tính sử dụng kỹ thuật xử lý hình ảnh từ nhỏ đến lớn. Nó bắt đầu với việc phát hiện và phân tích các tính năng đơn giản như pixel và màu sắc, sau đó là các tính năng phức tạp hơn như đường và đối tượng.

Hiểu được cảm xúc và bối cảnh của hình ảnh là điều đơn giản đối với con người nhưng lại rất khó đối với máy móc. Hãy tưởng tượng nhìn vào một bức ảnh của những người đang chạy. Mặc dù bức ảnh trình bày một hình ảnh tĩnh, nhưng bạn có thể biết khi nào mọi người đang chạy. Đối với máy móc, hình ảnh chỉ là tập hợp các pixel. Không giống như con người, máy móc không thể hiểu ngữ cảnh của một hình ảnh và chỉ có thể cảm nhận các pixel. Thị giác máy tính cố gắng thu hẹp khoảng cách ngữ nghĩa trong phương trình này.

Khi các tia sáng chiếu vào võng mạc của mắt chúng ta, các tế bào được gọi là cơ quan thụ cảm ánh sáng sẽ chuyển đổi ánh sáng thành tín hiệu điện. Các tín hiệu điện này sau đó được gửi đến não thông qua dây thần kinh thị giác. Bộ não chuyển đổi những tín hiệu này thành hình ảnh. Quá trình này tiếp tục xử lý các tín hiệu điện đến não cho đến khi hình ảnh trở nên đủ rõ ràng. Bộ não xử lý chính xác những tín hiệu này như thế nào và biến chúng thành hình ảnh vẫn chưa được hiểu đầy đủ. Hơn nữa, bộ não thực hiện nhiều chức năng khác như thế nào vẫn còn là một dấu hỏi lớn.

Thị giác máy tính hoạt động với mạng thần kinh và các thuật toán học máy khác mô phỏng não người. Các nhà nghiên cứu đã rất xuất sắc trong việc bắt chước các thuật toán đối với não người, và thậm chí đôi khi, họ có thể bị bất ngờ trước hành vi bất ngờ của các thuật toán do chính họ tạo ra.

Những gì chúng ta biết là thị giác máy tính là tất cả về nhận dạng mẫu. Các thuật toán sử dụng học máy các kỹ thuật như học tập không giám sát được đào tạo để nhận ra các mẫu trong dữ liệu trực quan. Nhiều hình ảnh cần được cung cấp bằng thuật toán cho quá trình đào tạo.

Giả sử bạn muốn có một thuật toán để xác định những con chó trong ảnh. Nếu bạn sử dụng kỹ thuật học tập không giám sát, không cần gắn thẻ AI cho ảnh trước. Thay vào đó, máy học các đặc điểm nhất định của loài chó sau khi phân tích hàng nghìn hoặc hàng triệu hình ảnh. Máy móc có thể phát hiện các đặc điểm xác định của động vật hoặc đồ vật. Mặc dù họ vẫn không biết tên của sự vật, nhưng họ có thể xác định liệu một hình ảnh không được gắn nhãn có chứa nó hay không. Sau đó, bạn có thể nói rằng những gì máy đã học là một con chó, và một con chó là một con vật. Học tập có giám sát đẩy nhanh quá trình đào tạo thuật toán. Trong kỹ thuật này, hình ảnh được gắn thẻ và máy móc cũng học những gì chúng nhận ra.

Kỹ thuật thị giác máy tính

Mặc dù ứng dụng phần mềm nhận dạng hình ảnh có thể sử dụng một trong các kỹ thuật sau, nhưng các ứng dụng nâng cao như ô tô tự lái có thể sử dụng đồng thời nhiều kỹ thuật sau:

• Nhận dạng đối tượng kỹ thuật phát hiện một đối tượng cụ thể trong một hình ảnh. Các phiên bản nâng cao có thể xác định nhiều đối tượng trong một hình ảnh duy nhất.
• Phân loại hình ảnh là kỹ thuật nhóm các hình ảnh thành các danh mục. Nó còn được gọi là quá trình gán nhãn cho ảnh.
• Phân đoạn hình ảnh là một kỹ thuật được sử dụng để kiểm tra một hình ảnh một cách riêng biệt bằng cách chia nó thành các phần.
• Phát hiện mẫu xác định các mẫu và tính liên tục trong dữ liệu trực quan.
• Phát hiện cạnh phát hiện các góc của đối tượng để xác định các thành phần của hình ảnh tốt hơn.
• Fe
  sự phù hợp với tính cách là một kỹ thuật phát hiện mẫu phù hợp với các điểm tương đồng trong hình ảnh cho mục đích phân loại.

Các trường hợp sử dụng thị giác máy tính

Thị giác máy tính được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp ngày nay. Sử dụng công nghệ này, Instagram có thể tự động gắn thẻ những người trong ảnh, Apple nhóm các ảnh và Adobe cải thiện chất lượng ảnh được phóng to. Trong khi đây là những ví dụ kỹ thuật số, có rất nhiều ví dụ ứng dụng của thị giác máy tính trong thế giới vật lý. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một số ứng dụng thị giác máy tính trong thế giới thực mà bạn có thể đã sử dụng:

nhận dạng khuôn mặt

Một số trường hợp sử dụng tốt nhất của thị giác máy tính là nhận dạng khuôn mặt. Nhận dạng khuôn mặt, trở nên phổ biến với iPhone X mô hình được Apple phát hành vào năm 2017, đã trở thành một tính năng tiêu chuẩn trên hầu hết các điện thoại thông minh hiện nay.

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt được sử dụng để xác định mọi người, như trong Facebook, ngoài xác thực trên điện thoại thông minh. Mặt khác, các cơ quan thực thi pháp luật trên toàn thế giới sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để phát hiện những kẻ vi phạm pháp luật trong các chương trình phát sóng video.

Xe tự hành

Xe tự hành sử dụng thị giác máy tính để phân tích hình ảnh theo thời gian thực. Công nghệ này giúp ô tô tự lái có ý thức về môi trường của chúng. Các công nghệ lái xe tự hành vẫn còn sơ khai, và cần có thêm R & D để đưa chúng vào đường an toàn.

Xe ô tô tự lái không thể hoạt động nếu không có thị giác máy tính. CV cho phép các phương tiện tự hành xử lý dữ liệu trực quan trong thời gian thực. Thị giác máy tính tạo ra Bản đồ 3Ds để xác định và phân loại các phương tiện và đối tượng trong các phương tiện tự hành.

Các trường hợp sử dụng tầm nhìn máy tính quan trọng khác trong lĩnh vực này là phát hiện phương tiện và làn đường và phát hiện không gian trống. Như tên cho thấy, công cụ kỹ thuật này phát hiện các khu vực mở xung quanh xe. Tính năng phát hiện trong phạm vi tự do rất hữu ích khi ô tô không người lái tiếp cận một phương tiện đang di chuyển chậm và cần chuyển làn.

Hình ảnh y tế

Thị giác máy tính được sử dụng trong lĩnh vực y tế để chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn và theo dõi sự tiến triển của bệnh. Các bác sĩ phát hiện các triệu chứng ban đầu của các bệnh vô hình như ung thư bằng cách sử dụng các mô hình phát hiện mẫu.

Phân tích hình ảnh y tế với thị giác máy tính rút ngắn thời gian cho các chuyên gia y tế phân tích hình ảnh. Nội soi, chụp X-quang, siêu âm và chụp cộng hưởng từ (MRI) là một số Hình ảnh y tế các ngành sử dụng thị giác máy tính.

Bằng cách ghép nối mạng lưới nơ-ron phức tạp với hình ảnh y tế, các chuyên gia y tế có thể quan sát các cơ quan nội tạng, phát hiện bất thường và hiểu nguyên nhân và hậu quả của một số bệnh. Nó cũng giúp bác sĩ theo dõi sự phát triển của bệnh và tiến trình của các phương pháp điều trị.

Kiểm soát nội dung

Mạng truyền thông xã hội cần xem xét hàng triệu bài đăng mới mỗi ngày. Việc có một nhóm kiểm duyệt nội dung xem xét mọi hình ảnh hoặc video được đăng không còn thực tế nữa, vì vậy hệ thống thị giác máy tính được sử dụng để tự động hóa quy trình. Thị giác máy tính giúp các nền tảng truyền thông xã hội phân tích nội dung đã tải lên và gắn cờ những nội dung chứa hình ảnh phản cảm. Các công ty cũng sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích văn bản để xác định và chặn các bài đăng có chứa văn bản xúc phạm.

Giám sát

Nguồn cấp dữ liệu video là một dạng bằng chứng chắc chắn. Chúng giúp phát hiện những kẻ vi phạm pháp luật và giúp các chuyên gia bảo mật hành động trước khi những lo ngại nhỏ biến thành thảm họa. Con người gần như không thể theo dõi cảnh quay giám sát từ nhiều nguồn, nhưng đó là một nhiệm vụ dễ dàng đối với thị giác máy tính. Hệ thống giám sát hỗ trợ thị giác của máy tính có thể quét hình ảnh trực tiếp và phát hiện hành vi đáng ngờ.

nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để xác định tội phạm bị truy nã và do đó ngăn chặn tội phạm. Kỹ thuật nhận dạng đối tượng mà chúng tôi đề cập ở trên có thể phát hiện người mang theo đối tượng nguy hiểm ở những khu vực đông người. Kỹ thuật này cũng được sử dụng để xác định số lượng chỗ đậu xe có sẵn trong các thành phố thông minh.