Computer Vision là gì? Những Ứng dụng của Thị giác máy tính

Computer Vision là một trong những công nghệ liên quan đến Trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng nhiều trong đời sống hàng ngày. Các nhiệm vụ mà Computer Vision có thể thực hiện được bao gồm: nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng, ... Nếu bạn chưa nắm rõ cách hoạt động của Computer Vision thì hãy cùng mình tìm hiểu trong bài viết sau đây nhé.

1. Computer Vision là gì ?

Computer Vision (Thị giác máy tính) là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc cho phép máy tính "nhìn" và "hiểu" nội dung của hình ảnh hoặc video. Nói cách khác, nó giúp máy tính có khả năng trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu hình ảnh.

2. Các nhiệm vụ chính của Computer Vision

• Nhận dạng hình ảnh (Image Recognition): Đây là ứng dụng phổ biến nhất, hệ thống xác định một đối tượng, người hoặc hành động cụ thể trong hình ảnh.
• Phát hiện đối tượng (Object Detection): Nhận dạng nhiều đối tượng trong một hình ảnh và xác định vị trí của chúng bằng hộp giới hạn. Được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng AI như xe tự lái, nơi cần phải nhận dạng tất cả các đối tượng có liên quan xung quanh xe.
• Phân đoạn hình ảnh (Image Segmentation): Phân chia một hình ảnh thành nhiều phân đoạn để đơn giản hóa hoặc thay đổi cách biểu diễn hình ảnh thành thứ gì đó có ý nghĩa hơn và dễ phân tích hơn. Nó thường được sử dụng trong hình ảnh y tế.
• Nhận dạng khuôn mặt (Facial Recognition): Hệ thống nhận dạng hoặc xác minh một người từ hình ảnh kỹ thuật số hoặc khung hình video.
• Phân tích chuyển động (Motion Analysis): Nhận dạng quỹ đạo của các vật thể chuyển động trong video, thường được sử dụng trong an ninh, giám sát và phân tích thể thao.
• Thị giác máy (Machine Vision): Kết hợp thị giác máy tính với robot để xử lý dữ liệu trực quan và kiểm soát chuyển động của phần cứng trong các ứng dụng như dây chuyền lắp ráp tự động trong nhà máy.

3. Cách hoạt động của Computer Vision

Thị giác máy tính  là lĩnh vực tập trung vào nhận dạng mẫu (pattern recognition), với mục tiêu "dạy" máy tính hiểu dữ liệu, thông qua việc cung cấp cho nó hàng nghìn hoặc hàng triệu hình ảnh đã được gắn nhãn, rồi áp dụng các thuật toán hoặc kỹ thuật khác nhau để máy tính học và nhận diện đúng (vẫn có xác xuất nhận diện sai) khi gặp lại các hình ảnh tương tự trong tương lai (hình ảnh người, xe hơi, con vật, ...).

Một dự án Computer Vision sẽ bao gồm các bước cơ bản sau đây:

1. Thu thập dữ liệu hình ảnh: Thu thập một lượng lớn hình ảnh hoặc video. Các hình ảnh này có thể đã được gắn nhãn hoặc không gắn nhãn (supervised hoặc unsupervised). Gắn nhãn là việc xác định các đối tượng trong hình ảnh (ví dụ: "mèo", "xe hơi", v.v.).
2. Xử lý dữ liệu hình ảnh: Dữ liệu hình ảnh sau khi thu thập sẽ được xử lý để chuẩn bị cho việc phân tích. Các thuật toán xử lý hình ảnh thực hiện các bước như điều chỉnh độ sáng, cắt xén (cropping), thay đổi kích thước và loại bỏ nhiễu.
3. Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction): Các thuật toán Computer Vision sẽ trích xuất các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh, như các cạnh, góc, hình dạng, ... Một trong các phương pháp nổi tiếng là Convolutional Neural Networks (CNN).
4. Huấn luyện mô hình (Model Training): Các mô hình học máy (VD: CNN) sẽ được huấn luyện trên tập dữ liệu hình ảnh đã qua xử lý. Mô hình sẽ học cách phân loại hoặc nhận dạng các đối tượng trong ảnh dựa trên các đặc trưng đã trích xuất.
5. Dự đoán và phân loại: Dựa vào các đặc trưng đã học, mô hình sẽ đưa ra dự đoán về các đối tượng xuất hiện trong ảnh mới (chưa được gắn nhãn). Quá trình này diễn ra tự động mà không cần sự can thiệp của con người.

4. Các ứng dụng của Computer Vision

4.1 Nhận diện khuôn mặt (Face Recognition)

• Ứng dụng: Nhận diện khuôn mặt được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như mở khóa điện thoại, bảo mật hệ thống, và kiểm tra danh tính.
• Ví dụ: Hệ thống mở khóa bằng khuôn mặt trên điện thoại thông minh (Face ID của iPhone), kiểm soát an ninh tại sân bay và cửa khẩu.

4.2 Mạng xã hội (Social Media)

• Ứng dụng: Thị giác máy tính giúp tự động gắn thẻ bạn bè trong ảnh, cải thiện tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh, và xử lý ảnh để tạo ra các bộ lọc, hiệu ứng thú vị.
• Ví dụ: Facebook, Instagram, và Snapchat sử dụng công nghệ này để nhận diện khuôn mặt và áp dụng các bộ lọc thời gian thực (real-time filters).

4.3 Tìm kiếm hình ảnh (Image Search)

• Ứng dụng: Các công cụ tìm kiếm hình ảnh cho phép người dùng tìm kiếm sản phẩm hoặc nội dung tương tự chỉ bằng cách tải lên một hình ảnh.
• Ví dụ: Google Images và các nền tảng thương mại điện tử như Amazon, Shopee, cho phép tìm kiếm sản phẩm thông qua ảnh thay vì từ khóa.

4.4 Xe tự lái (Autonomous Vehicles)

• Ứng dụng: Thị giác máy tính giúp xe tự hành "nhìn" và phân tích môi trường xung quanh như làn đường, biển báo, các phương tiện khác và người đi bộ để đưa ra quyết định lái xe an toàn.
• Ví dụ: Các hãng xe như Tesla, Waymo sử dụng công nghệ này để phát triển xe tự lái.

4.5 Bảo mật và giám sát (Security and Surveillance)

• Ứng dụng: Camera an ninh sử dụng thị giác máy tính để giám sát, phát hiện hành vi đáng ngờ và nhận diện khuôn mặt để cảnh báo sớm về các mối nguy hiểm.
• Ví dụ: Hệ thống giám sát tại nhà thông minh như Ring, Nest Cam có khả năng phát hiện chuyển động và cảnh báo khi có người lạ tiếp cận.

4.6 Mua sắm thông minh (Smart Shopping)

• Ứng dụng: Các hệ thống sử dụng thị giác máy tính để theo dõi hàng hóa trong siêu thị, tối ưu hóa quy trình thanh toán mà không cần quét mã vạch từng sản phẩm.
• Ví dụ: Amazon Go sử dụng thị giác máy tính để khách hàng có thể mua sắm mà không cần phải qua quầy thanh toán (just walk out technology).

4.7 Y tế (Healthcare)

• Ứng dụng: Trong y tế, thị giác máy tính được sử dụng để phân tích hình ảnh chụp từ các thiết bị y khoa như X-quang, MRI để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh.
• Ví dụ: Phần mềm phân tích ảnh y tế có thể phát hiện ung thư sớm hoặc các bệnh lý từ ảnh chụp tế bào.

4.8 Thực tế ảo (Virtual Reality) và Thực tế tăng cường (Augmented Reality)

• Ứng dụng: Các ứng dụng AR và VR sử dụng thị giác máy tính để tạo ra trải nghiệm tương tác trong không gian ảo hoặc đưa các đối tượng ảo vào thế giới thực.
• Ví dụ: Game Pokémon Go sử dụng AR để đưa các nhân vật ảo vào môi trường thực, hay các ứng dụng nội thất như IKEA Place giúp người dùng ước lượng đồ đạc trong không gian nhà của họ.

4.9 Ứng dụng giao thông thông minh (Smart Traffic Applications)

• Ứng dụng: Thị giác máy tính được áp dụng để giám sát giao thông, nhận diện biển số xe, phát hiện vi phạm giao thông, và quản lý tín hiệu giao thông tự động.
• Ví dụ: Các thành phố thông minh sử dụng camera và công nghệ nhận diện biển số để xử lý phạt nguội hoặc điều tiết giao thông.

4.10 Dịch vụ khách hàng tự động (Automated Customer Service)

• Ứng dụng: Thị giác máy tính có thể được tích hợp trong các hệ thống tự động để nhận diện người dùng và cung cấp dịch vụ một cách tự động, thông minh.
• Ví dụ: Máy ATM hiện đại có thể nhận diện khuôn mặt để tăng cường bảo mật, hoặc robot hỗ trợ khách hàng trong các cửa hàng bán lẻ.

4.11 Nông nghiệp thông minh (Smart Agriculture)

• Ứng dụng: Trong nông nghiệp, thị giác máy tính được sử dụng để giám sát cây trồng, phát hiện dịch bệnh, và quản lý quá trình thu hoạch hiệu quả.
• Ví dụ: Máy bay không người lái (drone) sử dụng thị giác máy tính để quét và phân tích sức khỏe cây trồng trên quy mô lớn.

5. Lợi ích và Hạn chế của Computer Vision

5.1 Lợi ích

Thị giác máy tính đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, mang lại nhiều lợi ích như:

• Tự động hóa: Giúp tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu quả và năng suất thông qua tự động hóa các tác vụ như phân loại và đóng gói.
• Tăng độ chính xác: Hỗ trợ ra quyết định tốt hơn, đặc biệt trong lĩnh vực y tế, giúp phát hiện sớm và chẩn đoán chính xác hơn.
• Cải thiện an toàn: Sử dụng trong giám sát và xe tự lái để tăng cường an toàn.
• Trải nghiệm khách hàng: Nâng cao trải nghiệm mua sắm với thử đồ ảo, tự thanh toán, và tìm kiếm hình ảnh.

5.2 Hạn chế

Thị giác máy tính có ba hạn chế chính:

• Nhiễu: Có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng yếu hoặc vật thể che khuất, gây sai lệch kết quả.
• Hình ảnh phức tạp: Khó xử lý các hình ảnh có nền phức tạp hoặc đối tượng tương tự về hình dạng, kích thước.
• Dễ bị lừa dối: Có thể bị đánh lừa bởi hình ảnh, video giả mạo, gây ra thông tin sai lệch hoặc hành vi bất hợp pháp.

6. Kết luận

Computer Vision đã và đang chứng minh tầm quan trọng của mình trong việc cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với thế giới xung quanh. Từ việc mở khóa điện thoại bằng khuôn mặt đến xe tự lái, từ chẩn đoán y tế đến giám sát an ninh, Computer Vision đã len lỏi vào mọi ngóc ngách của cuộc sống hiện đại.

Hy vọng thông qua bài viết này đã giúp các bạn đọc hiểu rõ hơn về Computer Vision và những ứng dụng của nó trong đời sống hằng ngày.

Các bài viết liên quan từ Blog 200Lab:

• Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Ứng dụng của AI trong cuộc sống
• Tổng quan về Machine learning
• Large Language Model là gì ? Giải thích dễ hiểu
• Data Scientist là gì? Làm sao để trở thành Data Scientist
• Natural Language Processing (NLP) là gì và ứng dụng của NLP?