Thị giác máy tính

Thị giác máy tính là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc giúp máy tính diễn giải và hiểu thế giới hình ảnh. Bằng cách tận dụng hình ảnh kỹ thuật số từ camera, video và các mô hình học sâu, máy móc có thể xác định và phân loại đối tượng một cách chính xác, sau đó phản ứng với những gì chúng “nhìn thấy.”

Khái niệm về Thị giác máy tính

Khái niệm cốt lõi của Thị giác máy tính liên quan đến việc phát triển các thuật toán và kỹ thuật cho phép máy tính xử lý, phân tích và hiểu dữ liệu hình ảnh, video tương tự như thị giác của con người. Điều này bao gồm các tác vụ như phát hiện đối tượng, nhận diện hình ảnh và phân đoạn hình ảnh.

Mô tả về Thị giác máy tính

Thị giác máy tính có thể được mô tả là một lĩnh vực công nghệ huấn luyện máy tính diễn giải và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hình ảnh. Bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật dựa trên AI như mạng nơ-ron và học sâu, hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ hình ảnh phức tạp như nhận diện khuôn mặt, lái xe tự động và phân tích hình ảnh y khoa.

Ứng dụng của Thị giác máy tính

Các ứng dụng của Thị giác máy tính rất đa dạng và trải rộng trên nhiều lĩnh vực:

• Y tế: Phân tích hình ảnh y khoa tự động để chẩn đoán.
• Ô tô: Phát triển xe tự lái thông qua xử lý hình ảnh thời gian thực.
• Bán lẻ: Nâng cao trải nghiệm khách hàng với tìm kiếm hình ảnh và quản lý hàng tồn kho.
• An ninh: Triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt cho giám sát.
• Sản xuất: Kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi trên dây chuyền.

Các kỹ thuật then chốt trong Thị giác máy tính

Một số kỹ thuật cơ bản được sử dụng trong Thị giác máy tính bao gồm:

• Phân loại hình ảnh: Nhận diện và phân loại các đối tượng trong một hình ảnh.
• Phát hiện đối tượng: Xác định vị trí và nhận diện các đối tượng trong ảnh hoặc video.
• Phân đoạn hình ảnh: Chia ảnh thành nhiều phân vùng hoặc khu vực để dễ dàng phân tích.
• Trích xuất đặc trưng: Nhận diện các đặc trưng hoặc mẫu quan trọng trong ảnh.

Thị giác máy tính hoạt động như thế nào

Thị giác máy tính hoạt động qua một chuỗi các bước:

1. Thu nhận hình ảnh: Ghi lại dữ liệu ảnh số hoặc video.
2. Tiền xử lý: Nâng cao và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình phân tích.
3. Trích xuất đặc trưng: Nhận diện các đặc trưng hoặc mẫu liên quan trong dữ liệu.
4. Huấn luyện mô hình: Sử dụng các thuật toán học máy để huấn luyện mô hình trên các đặc trưng đã trích xuất.
5. Suy luận: Áp dụng mô hình đã huấn luyện lên dữ liệu mới để dự đoán hoặc ra quyết định.

Lịch sử của Thị giác máy tính

Những phát triển ban đầu về ánh sáng và thị giác (1700s – 1900s)

Hành trình của thị giác máy tính bắt đầu từ sự quan tâm của giới khoa học về ánh sáng và hành vi của nó. Từ những năm 1700 đến đầu 1900, nhiều tiến bộ quan trọng đã đạt được trong việc hiểu các nguyên tắc về ánh sáng và thị giác. Trong giai đoạn này:

• Nhiếp ảnh: Nghiên cứu về chuyển động và sự ra đời của hệ thống máy ảnh đầu tiên vào năm 1884 bởi Kodak đánh dấu những cột mốc quan trọng.
• Quang học và nhận thức thị giác: Các nhà nghiên cứu đã tìm hiểu về bản chất của quang học và nhận thức thị giác, đặt nền móng cho các tiến bộ công nghệ sau này.

Sự ra đời của hình ảnh số (1957)

Lĩnh vực này chứng kiến một bước đột phá vào năm 1957 với sự phát triển của máy quét ảnh số đầu tiên bởi Tiến sĩ Russell A. Kirsch và nhóm của ông tại Cục Tiêu chuẩn Quốc gia (NBS). “Cyclograph” đã biến hình ảnh thành các lưới số, cho phép biểu diễn thông tin hình ảnh dưới dạng số hóa. Phát minh này mở đường cho các hệ thống thị giác máy tính hiện đại.

• Ảnh số đầu tiên: Hình ảnh đầu tiên được quét là ảnh bán thân của cậu con trai ba tháng tuổi Walden của Kirsch, đánh dấu khởi đầu của xử lý ảnh số.

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo (1960s – 1980s)

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với thị giác máy tính bắt đầu phát triển mạnh vào những năm 1960. Các nhà nghiên cứu bắt đầu khám phá cách máy móc có thể được huấn luyện để diễn giải dữ liệu hình ảnh.

• Nhận diện mẫu: Những công trình ban đầu tập trung vào nhận diện mẫu, giúp máy nhận diện các đối tượng hoặc đặc trưng cụ thể trong ảnh.
• Robot: Lĩnh vực robot hưởng lợi rất lớn từ thị giác máy tính, khi robot có khả năng di chuyển và tương tác với môi trường.

Tiến bộ trong học máy (1990s – 2000s)

Những năm 1990 và 2000 chứng kiến các bước tiến lớn trong học máy, thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển của thị giác máy tính.

• Mạng nơ-ron: Sự trở lại của các mạng nơ-ron, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), đã cách mạng hóa các nhiệm vụ nhận diện hình ảnh.
• Bộ dữ liệu lớn: Sự xuất hiện của các bộ dữ liệu gán nhãn lớn như ImageNet cho phép huấn luyện các mô hình thị giác máy tính chính xác và mạnh mẽ hơn.

Kỷ nguyên hiện đại: Học sâu và hơn thế nữa (2010s – Hiện tại)

Kỷ nguyên hiện đại của thị giác máy tính được đặc trưng bởi sự phổ biến của các kỹ thuật học sâu, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và khả năng của các hệ thống nhận diện hình ảnh.

• Phát hiện và phân đoạn đối tượng: Các thuật toán tiên tiến cho phép phát hiện và phân đoạn đối tượng chính xác trong các ứng dụng thời gian thực.
• Xe tự lái: Thị giác máy tính là thành phần cốt lõi trong phát triển xe tự lái, giúp chúng nhận biết và di chuyển an toàn trong môi trường.

Dòng thời gian các bước tiến của Thị giác máy tính

Tương lai của Thị giác máy tính

Tương lai của Thị giác máy tính rất hứa hẹn với sự tiến bộ không ngừng trong AI và sức mạnh tính toán. Các công nghệ mới nổi như thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) sẽ tiếp tục mở rộng ứng dụng và khả năng của Thị giác máy tính, biến nó thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày.

Tham khảo

• IBM – Thị giác máy tính là gì?
• AWS – Thị giác máy tính là gì?
• Wikipedia – Thị giác máy tính
• SAS – Thị giác máy tính: Khái niệm và tầm quan trọng
• Spiceworks – Ý nghĩa, ví dụ, ứng dụng của Thị giác máy tính
• Geeks for Geeks – Hướng dẫn Thị giác máy tính
• University of San Diego – Giới thiệu về Thị giác máy tính
• V7 Labs – Thị giác máy tính là gì? [Nhiệm vụ & Kỹ thuật cơ bản]