Thị giác máy tính là gì? Vai trò và những ứng dụng của thị giác máy tính trong thực tiễn

Trong thời đại công nghệ hiện nay, thị giác máy tính đang thu hút sự chú ý với những tiềm năng đầy hứa hẹn. Từ việc nhận dạng đối tượng đến xử lý hình ảnh, lĩnh vực này mang lại nhiều ứng dụng thú vị trong cuộc sống hàng ngày. Hãy cùng khám phá thêm về công nghệ này và cách nó ảnh hưởng đến cuộc sống của chúng ta.

Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính (tiếng Anh: Computer vision), là một lĩnh vực trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc phát triển phương pháp và công nghệ để máy tính có khả năng nhận diện, hiểu và xử lý hình ảnh và video một cách tự động. Thị giác máy tính sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để phân tích và rút trích thông tin từ dữ liệu hình ảnh, như các đặc trưng, đối tượng, mối quan hệ và bối cảnh.

Các ứng dụng của thị giác máy tính có sự đa dạng đáng kể. Ví dụ, trong lĩnh vực xe tự vận hành, thị giác máy tính được sử dụng để nhận diện và phân loại các đối tượng trên đường, như ô tô, người đi bộ và biển báo giao thông, từ đó giúp xe tự động đưa ra quyết định an toàn. Trong công nghiệp sản xuất, thị giác máy tính có thể được áp dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm, phát hiện lỗi và tự động hóa quy trình kiểm tra. Ngoài ra, thị giác máy tính còn có thể được sử dụng trong y tế để phát hiện bệnh lý từ hình ảnh y học, trong an ninh để nhận diện khuôn mặt và phân loại hành vi đáng ngờ, và trong nhiều lĩnh vực khác.

Thông qua việc phân tích và hiểu hình ảnh và video, thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích và tiềm năng trong cuộc sống hàng ngày và các ngành công nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu hình ảnh và video đòi hỏi tính toán phức tạp và sự phát triển của các thuật toán và mô hình học máy, để đảm bảo độ chính xác và hiệu quả trong việc nhận diện và phân tích hình ảnh.

Tại sao thị giác máy tính lại đóng vai trò quan trọng?

Thị giác máy tính quan trọng vì nó mang lại sự tự động hóa và hiệu quả trong việc xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video. Trước đây, việc xử lý thông tin hình ảnh yêu cầu sự can thiệp thủ công và tốn nhiều thời gian, dẫn đến khó khăn và lỗi trong quy trình. Với sự phát triển của thị giác máy tính và tăng cường sức mạnh tính toán, quy trình này đã được tự động hóa và cải thiện đáng kể.

Trước đây, việc triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt đòi hỏi con người phải gắn thẻ hàng ngàn hình ảnh bằng cách xác định các điểm dữ liệu chính như sống mũi và khoảng cách giữa hai mắt. Tuy nhiên, với sự phát triển của thị giác máy tính, các nhiệm vụ này có thể được tự động hóa, giúp tiết kiệm thời gian và công sức. Đồng thời, sự phát triển của công nghệ điện toán đám mây đã làm cho thị giác máy tính trở nên dễ tiếp cận và sử dụng cho mọi tổ chức.

Hiện nay, thị giác máy tính có nhiều ứng dụng rộng rãi và quan trọng. Ví dụ, nó có thể áp dụng để xác thực danh tính, duyệt nội dung, phân tích video trực tuyến và phát hiện lỗi. Các tổ chức từ khắp nơi đều có thể tận dụng công nghệ thị giác máy tính này để nâng cao hiệu quả và đáng tin cậy trong xử lý dữ liệu hình ảnh và video.

Các ứng dụng của thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, nghiên cứu và phát triển các phương pháp và công nghệ để máy tính có thể hiểu và xử lý thông tin từ hình ảnh và video như con người. Các phương pháp và công nghệ trong thị giác máy tính nhằm mục đích phân tích và trích xuất thông tin từ hình ảnh và video, nhận diện và phân loại đối tượng, và hiểu và tương tác với môi trường xung quanh.

Các trường hợp sử dụng của thị giác máy tính rất đa dạng và phong phú. Dưới đây là một số trường hợp ứng dụng phổ biến của thị giác máy tính:

Bảo mật và an ninh

Chính phủ và doanh nghiệp sử dụng thị giác máy tính để tăng cường bảo vệ tài sản, cơ sở hạ tầng và trang thiết bị. Sự kết hợp giữa camera và các cảm biến giám sát trong các không gian công cộng, cơ sở công nghiệp và các môi trường có yêu cầu bảo mật cao cho phép cảnh báo tự động khi có sự vi phạm hoặc hoạt động bất thường xảy ra, ví dụ như người xâm nhập vào khu vực cấm.

Thị giác máy tính cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường an toàn cá nhân, cả trong môi trường gia đình và nơi làm việc. Ví dụ, công nghệ nhận dạng có thể giám sát nhiều khía cạnh liên quan đến an toàn, bao gồm việc phát hiện thú cưng trong thời gian thực tại nhà, hoặc sử dụng camera trực tiếp để nhận dạng khách truy cập hoặc gói hàng được giao đến cửa. Trong môi trường làm việc, việc giám sát này có thể bao gồm đảm bảo nhân viên đang đeo trang thiết bị bảo hộ cá nhân đúng cách, cung cấp thông tin cho hệ thống cảnh báo, hoặc tạo báo cáo khi cần thiết.

Hiệu quả hoạt động

Thị giác máy tính có thể mang lại hiệu quả hoạt động và tạo ra cơ hội doanh thu mới thông qua việc phân tích hình ảnh và trích xuất dữ liệu thông minh. Dưới đây là một số ví dụ minh họa:

• Tự động xác định khiếm khuyết chất lượng: Thị giác máy tính có thể tự động kiểm tra sản phẩm trước khi rời khỏi nhà máy để phát hiện các khiếm khuyết về chất lượng. Điều này giúp giảm thiểu lỗi sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm.
• Phát hiện vấn đề an toàn và bảo trì: Công nghệ thị giác máy tính có thể phân tích và giám sát hình ảnh để phát hiện các vấn đề an toàn và cần bảo trì trên các máy móc và thiết bị. Điều này giúp ngăn chặn sự cố và đảm bảo hoạt động liên tục và an toàn.
• Phân tích hình ảnh trên các kênh truyền thông xã hội: Thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh và dữ liệu trên các nền tảng truyền thông xã hội để phát hiện xu hướng và mẫu hành vi của người tiêu dùng. Điều này cung cấp thông tin quan trọng để phát triển chiến lược marketing và tạo ra cơ hội kinh doanh mới.
• Xác thực nhân viên bằng nhận diện khuôn mặt tự động: Thị giác máy tính có thể sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để xác thực nhân viên một cách tự động. Điều này giúp tăng cường an ninh và quản lý truy cập vào các khu vực và dịch vụ quan trọng trong tổ chức.

Chăm sóc sức khỏe

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, công nghệ thị giác máy tính đã được áp dụng một cách tiên phong. Một ứng dụng quan trọng khác là phân tích hình ảnh y học, giúp tạo ra hình ảnh minh họa về cơ thể và các cơ quan nội tạng, hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán nhanh chóng và chính xác, từ đó cải thiện hiệu quả của quá trình điều trị và gia tăng tuổi thọ cho bệnh nhân. Dưới đây là một vài ví dụ:

• Phát hiện khối u qua phân tích nốt ruồi và tổn thương da: Công nghệ thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh của nốt ruồi và tổn thương trên da để phát hiện sớm các dấu hiệu của khối u. Điều này giúp nhanh chóng xác định nguy cơ và đưa ra biện pháp can thiệp sớm để điều trị ung thư.
• Phân tích tia X tự động: Thị giác máy tính có thể tự động phân tích hình ảnh từ tia X để tìm hiểu và xác định các vấn đề sức khỏe như gãy xương, sỏi thận và các vấn đề về phổi. Điều này giúp giảm thời gian chẩn đoán và tăng độ chính xác của kết quả.
• Phát hiện triệu chứng từ phép chụp MRI: Công nghệ thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh từ phép chụp MRI để phát hiện các triệu chứng của bệnh như khối u, tổn thương não và các bất thường trong cơ quan nội tạng. Điều này hỗ trợ chẩn đoán và theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.

Phương tiện tự vận hành

Công nghệ xe tự hành sử dụng thị giác máy tính để nhận diện hình ảnh thời gian thực và xây dựng bản đồ 3D từ nhiều camera. Xe tự lái có khả năng sử dụng phân tích hình ảnh để nhận biết người đi bộ, biển báo giao thông và các vật cản.

Trong trường hợp xe bán tự động, thị giác máy tính sử dụng máy học để giám sát hành vi của người lái. Nó có thể phát hiện các dấu hiệu mất tập trung, mệt mỏi và buồn ngủ dựa trên vị trí đầu, theo dõi mắt và chuyển động của người lái. Khi phát hiện các dấu hiệu này, công nghệ sẽ cảnh báo người lái và giảm nguy cơ tai nạn giao thông.

Nông nghiệp

Thị giác máy tính đã đóng góp vào sự phát triển của ngành nông nghiệp thông qua các ứng dụng tự động hóa thông minh. Ứng dụng này đã tăng năng suất và giảm chi phí trong canh tác nông nghiệp. Bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh và cảnh quay UAV, nông dân có thể phân tích các khu vực rộng lớn và cải thiện các phương pháp canh tác. Công nghệ thị giác máy tính tự động hóa nhiều công việc như theo dõi tình trạng của cánh đồng, phát hiện bệnh tật trên cây trồng, đo đạc độ ẩm đất và dự đoán thời tiết cũng như sản lượng cây trồng. Ngoài ra, việc sử dụng thị giác máy tính để giám sát động vật cũng là một chiến lược quan trọng trong canh tác thông minh.

Nguyên tắc vận hành của hệ thống thị giác máy tính

Công nghệ thị giác máy tính tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận dạng và phân loại các đối tượng. Nhờ việc đào tạo với khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh, máy tính có khả năng nhận dạng các kiểu mẫu thông thường và áp dụng kiến thức đó để xác định chính xác những hình ảnh mới. Ví dụ, máy tính có thể xác định phương tiện trong hình ảnh sau khi đã được xử lý hàng triệu hình ảnh ô tô để xây dựng mô hình nhận dạng. Các công nghệ mà thị giác máy tính áp dụng có thể kể đến như:

Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một phương pháp máy học sử dụng mạng nơ-ron. Mạng nơ-ron học sâu bao gồm nhiều lớp mô-đun gọi là nơ-ron nhân tạo, hoạt động cùng nhau trong máy tính. Bằng cách sử dụng phép tính toán học, mạng nơ-ron tự động xử lý các khía cạnh khác nhau của dữ liệu hình ảnh và dần dần xây dựng sự hiểu biết về hình ảnh.

Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được sử dụng để phân loại và hiểu dữ liệu hình ảnh. CNN phân tích hình ảnh theo từng điểm ảnh và gán nhãn cho mỗi điểm ảnh. Bằng cách sử dụng phép nhân chập, nó tạo ra các dự đoán về hình ảnh. Tương tự như cách con người nhận biết đối tượng từ xa, CNN đầu tiên xác định các đường nét và hình dạng đơn giản trước khi xem xét các chi tiết như màu sắc, cấu trúc bên trong và kết cấu. Quá trình dự đoán được lặp lại để nâng cao độ chính xác.

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) có khả năng xử lý chuỗi hình ảnh và tìm hiểu mối liên kết giữa chúng. Trong khi Mạng Nơ-ron tích chập (CNN) được áp dụng cho việc phân tích từng hình ảnh riêng lẻ, Mạng Nơ-ron Hồi Quy (RNN) có khả năng xử lý dữ liệu video và hiểu các liên kết giữa các hình ảnh.

Phân biệt giữa thị giác máy tính và xử lý hình ảnh

Sự khác biệt giữa thị giác máy tính và xử lý hình ảnh là:

• Xử lý hình ảnh tập trung vào việc chỉnh sửa, điều chỉnh và tăng cường hình ảnh bằng các thuật toán như làm sắc nét, làm mịn, lọc ảnh. Trong khi đó, thị giác máy tính tập trung vào hiểu và xử lý thông tin trong hình ảnh, thực hiện các tác vụ như gắn nhãn hoặc phân loại đối tượng.
• Xử lý hình ảnh thay đổi nội dung hình ảnh để cải thiện chất lượng hoặc thay đổi tính năng của hình ảnh. Trong khi đó, thị giác máy tính không thay đổi hình ảnh, mà tập trung vào việc hiểu và rút trích thông tin từ hình ảnh.
• Trong một số trường hợp, xử lý hình ảnh có thể được sử dụng để điều chỉnh hình ảnh sao cho thị giác máy tính có thể hiểu rõ hơn về nó. Trong khi đó, thị giác máy tính được sử dụng để xác định và phân tích các đối tượng hoặc phần của hình ảnh, và sau đó có thể sử dụng xử lý hình ảnh để thay đổi hình ảnh theo cách mong muốn.

Những tác vụ phổ biến mà thị giác máy tính thực hiện

Thị giác máy tính có thể thực hiện nhiều tác vụ phổ biến như sau:

Phân loại hình ảnh

Phân loại hình ảnh là quá trình mà máy tính có khả năng quan sát một hình ảnh và xác định loại hình ảnh đó thuộc về nhóm nào. Thị giác máy tính có khả năng hiểu và đánh dấu các loại hình ảnh khác nhau, ví dụ như cây cối, máy bay, hoặc tòa nhà. Một ví dụ cụ thể là camera có thể nhận diện khuôn mặt trong ảnh và tập trung vào lấy nét chính xác của khuôn mặt.

Phát hiện đối tượng

Nhận diện vật thể và phát hiện đối tượng là một tác vụ trong thị giác máy tính nhằm phát hiện và xác định vị trí của các đối tượng trong hình ảnh. Tác vụ này sử dụng phân loại để nhận biết, sắp xếp và tổ chức hình ảnh. Việc phát hiện vật thể được áp dụng trong các ứng dụng tự động và giám sát quy trình sản xuất trong lĩnh vực công nghiệp và sản xuất. Các nhà cung cấp dịch vụ và nhà sản xuất camera gia đình cũng sử dụng công nghệ phát hiện vật thể để xử lý luồng video trực tiếp từ camera, nhằm nhận biết và thông báo cho người dùng về sự xuất hiện của con người và các vật thể trong thời gian thực.

Theo dõi đối tượng

Theo dõi đối tượng là quá trình sử dụng mô hình học sâu để xác định và theo dõi các đối tượng từ một danh sách đã được chỉ định. Chức năng này có nhiều ứng dụng thực tiễn rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Theo dõi đối tượng bao gồm việc phát hiện đối tượng, tạo ra một khung bao quanh đối tượng, gán một ID cho đối tượng và tiếp tục theo dõi qua các khung hình. Ví dụ, việc theo dõi đối tượng có thể được áp dụng để giám sát giao thông trong thành phố, theo dõi hoạt động của con người hoặc thực hiện chụp ảnh y tế.

Phân đoạn

Phân đoạn là một kỹ thuật trong thị giác máy tính được sử dụng để nhận diện các đối tượng trong hình ảnh bằng cách chia nó thành các phần khác nhau dựa trên các đặc điểm của điểm ảnh. Qua việc đơn giản hóa hình ảnh, phân đoạn có thể đặt một hình dạng hoặc đường nét để xác định đối tượng. Điều này giúp phân đoạn nhận biết nếu có nhiều hơn một đối tượng trong hình ảnh hoặc khung hình.

Ví dụ: Có một hình ảnh vườn hoa với nhiều loại hoa khác nhau. Ta có thể sử dụng phân đoạn để xác định và tách riêng các bông hoa hồng, hoa cúc và hoa tulip trong hình ảnh. Thuật toán phân đoạn sẽ xác định các vùng tương ứng với từng loại hoa và tạo ra đường viền hoặc mặt nạ cho từng đối tượng. Nhờ đó, chúng ta có thể phân biệt và phân loại các loại hoa một cách tự động và chính xác.

Trích xuất hình ảnh dựa trên nội dung

Trích xuất hình ảnh dựa trên nội dung là một ứng dụng của thị giác máy tính, cho phép tìm kiếm hình ảnh cụ thể trong một cơ sở dữ liệu lớn. Kỹ thuật này dựa trên việc phân tích các siêu dữ liệu như thẻ, mô tả, nhãn và từ khóa. Truy xuất ngữ nghĩa cho phép người dùng tìm kiếm hình ảnh theo yêu cầu cụ thể, ví dụ như "tìm ảnh cây xăng", để truy xuất những hình ảnh có nội dung liên quan.

Tạm kết

Mong rằng qua nội dung bài viết, bạn đã hiểu rõ hơn về thị giác máy tính và vai trò quan trọng của nó trong cuộc sống hàng ngày và trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Thị giác máy tính không chỉ là một lĩnh vực nghiên cứu mạnh mẽ mà còn là một công nghệ đang ngày càng trở nên phổ biến và tiện lợi. Với sự tiến bộ của công nghệ, chúng ta có thể hy vọng vào một tương lai sáng sủa với nhiều tiềm năng và cơ hội mới từ thị giác máy tính.

Xem thêm

• XSS là gì? Tổng hợp những thông tin cần biết về XSS dành cho người học lập trình
• Chip bán dẫn là gì? Ảnh hưởng như thế nào đến sự phát triển của công nghệ hiện đại
• Cùng tìm hiểu rõ nét Software là gì? Software có những đặc điểm gì và cách để tạo ra Software

Bạn đang tìm kiếm một người bạn đồng hành mạnh mẽ cho công việc, học tập và giải trí? Laptop Lenovo chính hãng tại FPT Shop chính là lựa chọn hoàn hảo dành cho bạn! Với cấu hình đa dạng, hiệu năng vượt trội, thiết kế thời thượng và chế độ bảo hành chính hãng, Laptop Dell sẽ đáp ứng mọi nhu cầu của bạn.

Laptop Lenovo