Thị giác máy tính hoạt động như thế nào?

Thị giác máy tính cần rất nhiều dữ liệu. Nó thực hiện phân tích dữ liệu lặp đi lặp lại cho đến khi phân biệt được các điểm khác biệt và nhận ra hình ảnh.

Ví dụ, để đào tạo một máy tính “nhìn” được lốp xe, nó cần được cung cấp một lượng lớn hình ảnh lốp xe và các nội dung liên quan đến lốp xe để tìm hiểu sự khác biệt và nhận ra một chiếc lốp xe hoàn chỉnh hoặc bị lỗi.

Hai công nghệ thiết yếu được ứng dụng để thực hiện điều này gồm: Công nghệ máy học, hay còn gọi là học sâu (Deep learning)  và mạng nơ-ron tích hợp (Convolutional neural network – CNN).

Máy học sử dụng các mô hình thuật toán, cho phép máy tính tự học về ngữ cảnh của dữ liệu trực quan, thay vì cần người lập trình. Nếu đủ dữ liệu được cung cấp thông qua mô hình, máy tính sẽ “nhìn” vào dữ liệu và tự dạy nó phân biệt hình ảnh này với hình ảnh khác.

CNN giúp mô hình học máy hoặc học sâu “nhìn” bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành các pixel được gắn thẻ hoặc nhãn. Nó sử dụng các nhãn để thực hiện tính chập (một phép toán dựa trên hai hàm để tạo ra hàm thứ ba) và đưa ra dự đoán về những gì nó đang “nhìn thấy”.

Mạng nơ-ron tuần hoàn (RNN – Recurrent neural network) chạy phức hợp và lặp lại rất nhiều lần việc kiểm tra độ chính xác các dự đoán cho đến khi dự đoán bắt đầu trở thành sự thật. Sau đó, nó nhận biết hoặc nhìn thấy hình ảnh theo cách tương tự như con người.

Giống như con người trông thấy hình ảnh ở khoảng cách xa, đầu tiên, CNN phân biệt các cạnh cứng và hình dạng đơn giản, sau đó nạp thông tin trong khi chạy lặp lại các dự đoán của mình.

CNN được sử dụng để hiểu các hình ảnh đơn lẻ. RNN hoạt động theo cách tương tự đối với video để hiểu cách các hình ảnh trong một chuỗi khung liên quan với nhau.

Ứng dụng của thị giác máy tính hiện nay

Các ứng dụng trong thế giới thực chứng minh tầm quan trọng của máy tính trong nhiều lĩnh vực, bao gồm: Kinh doanh, giải trí, giao thông, chăm sóc sức khỏe và cuộc sống sinh hoạt hàng ngày.

Động lực chính cho sự phát triển của các ứng dụng này chính là lượng thông tin thu thập được từ điện thoại thông minh, hệ thống an ninh, camera giao thông và các thiết bị hỗ trợ trực quan khác.

Những thông tin này được sử dụng để đào tạo ứng dụng thị giác máy tính, khiến chúng trở thành một phần cần thiết trong các hoạt động của con người.

Phát hiện lỗi

Có thể nói, đây là ứng dụng phổ biến nhất của thị giác máy tính. Trước khi có thị giác máy tính, việc phát hiện các khiếm khuyết được thực hiện bởi con người. Đối với khối lượng công việc lớn, việc kiểm soát chính xác hoàn toàn là rất khó khăn và cần nhiều nhân lực.

Với thị giác máy tính, chúng có thể phát hiện ra những lỗi dù là nhỏ nhất như vết nứt trên kim loại, lỗi sơn, bản in xấu,… với kích thước nhỏ hơn 0,05mm, tốt hơn nhiều so với mắt người.

Trong đó, thuật toán là “bộ não thông minh”, được thiết kế và đào tạo đặc biệt cho từng ứng dụng cụ thể thông qua các hình ảnh có lỗi và không lỗi.

Đo lường

Đo lường là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của thị giác máy tính. Những gì trước đây được đo lường bởi các thiết bị hoặc đầu dò laser phức tạp, hiện có thể đơn giản hóa bằng thị giác máy tính.

Để việc đo lường có độ chính xác cao, cần cung cấp đầy đủ tài liệu tham khảo để máy học và tạo ra môi trường ánh sáng thuận lợi, phù hợp với các đối tượng. Nhờ sử dụng hệ thống thị giác nhân tạo, con người có thể đo lường kích thước bộ phận thay đổi, độ thẳng, độ song song…

Đọc mã và ký tự (OCR)

Ngày nay, camera của điện thoại thông minh có thể đọc trực tiếp văn bản ngay lập tức. Ta dễ thấy điều này ở các ứng dụng dịch thuật. Khi camera quét qua, phần văn bản sẽ được nhập tự động và dịch sang ngôn ngữ khác. Ở đây, thị giác máy tính sử dụng thuật toán OCR để nhận dạng các ký tự với độ chính xác cao.

Vận hành tự động

Xe tự lái là một trong những sản phẩm ứng dụng thị giác máy tính hiệu quả để vận hành tự động. Nhờ công nghệ này, ý tưởng về xe tự vận hành, không người lái đã được hiện thực hóa và hứa hẹn sẽ những bước tiến bộ nhanh chóng trong tương lai.

Trí tuệ nhân tạo giúp đã thu thập được những dữ liệu, thông tin về hành vi của người lái xe. Từ đó, những chiếc xe có thể tự “học” và tự động điều khiển, vận hành, tìm làn đường, phát hiện nguy hiểm, hiểu được ý nghĩa của các tín hiệu giao thông.

Nhận dạng mẫu và xử lý hình ảnh

Chức năng này thường được đưa vào ứng dụng trong lĩnh vực y tế. Những hình ảnh y khoa đã trở thành một phần thiết yếu, hỗ trợ quá trình chẩn đoán của bác sĩ và các chuyên gia trong lĩnh vực y tế – chăm sóc sức khỏe. Từ đó, bác sĩ có thể đưa ra phương pháp điều trị sao cho phù hợp nhất.

Công nghệ thị giác máy tính cũng là công cụ kỹ thuật hỗ trợ đắc lực cho các ca phẫu thuật. Ví dụ, hình ảnh 3D của hộp sọ rất cần thiết trong việc điều trị khối u não; Tận dụng thị giác máy tính để phân loại các nốt trong phổi nhằm chẩn đoán sớm ung thư phổi.

Ngoài ra, thị giác máy tính còn được ứng dụng trong một số lĩnh vực khác như an ninh (tìm kiếm tội phạm bằng công nghệ nhận diện khuôn mặt) hay bán lẻ (giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng),…

Trong tương lai, khi được nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ hơn, chắc chắn thị giác máy tính sẽ mang lại những thay đổi đáng kể cho cuộc sống con người.

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *