Báo cáo đồ án: Xây dựng chương trình nhận dạng giới tính qua ảnh khuôn mặt

Báo cáo đồ án nhận dạng giới tính qua ảnh khuôn mặt bằng Python. Ứng dụng Machine Learning, Deep Learning, thư viện FaceNet để xây dựng mô hình.

• Tác giả: Lê Quốc Dũng
• Người hướng dẫn: ThS.
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Xây Dựng Chương Trình Nhận Dạng Giới Tính Thông Qua Ảnh Khuôn Mặt
• Loại tài liệu: Đồ án cơ sở
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Đà Nẵng

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Mục tiêu của chuyên đề
• 1.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp – kết quả
• 1.4.1. Phương pháp
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan về Deep Learning và bài toán nhận diện khuôn mặt trong thị giác máy tính
• 2.1.1. Tổng quan về Deep Learning
• 2.1.2. Bài toán nhận dạng khuôn mặt trong thị giác máy tính
• 2.2. Giới thiệu Convolutional Neural Network
• 2.2.1. Kiến trúc CNN
• 2.3. Tổng quan về Machine Learning
• 2.3.1. Machine Learning là gì ?
• 2.3.2. Một vài ứng dụng của Machine Learning
• 2.4. Thư viện Keras
• 2.5. Thư viện FaceNet
• 2.6. Thư viện Sklearn
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG
• 3.1. Yêu cầu hệ thống
• 3.2. Môi trường thực hiện
• 3.3. Các bước thực hiện
• 3.3.1. Mô tả dữ liệu
• 3.3.2. Lựa chọn model
• 3.3.3. Kết quả đạt được
• 3.3.4. Tinh chỉnh tham số
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
• 4.1. Ưu điểm - nhược điểm
• 4.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Khám phá đồ án nhận dạng giới tính qua ảnh bằng Python

Đồ án nhận dạng giới tính qua ảnh khuôn mặt bằng Python là một chủ đề hấp dẫn, kết hợp giữa lĩnh vực thị giác máy tính và học máy. Mục tiêu chính của đồ án là xây dựng một hệ thống tự động có khả năng xác định giới tính (nam hoặc nữ) từ một hình ảnh khuôn mặt đầu vào. Đây không chỉ là một bài toán học thuật mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn, từ phân tích nhân khẩu học khách hàng, cá nhân hóa quảng cáo cho đến các hệ thống an ninh thông minh. Nền tảng của dự án này dựa trên các kỹ thuật xử lý ảnh kỹ thuật số để trích xuất các đặc điểm quan trọng từ khuôn mặt, sau đó sử dụng các mô hình học sâu để thực hiện việc phân loại. Sự phát triển mạnh mẽ của các thư viện mã nguồn mở như OpenCV, TensorFlow, và Keras đã giúp việc triển khai các project machine learning phức tạp như vậy trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Thay vì lập trình thủ công các thuật toán phức tạp, người phát triển có thể tận dụng các mô hình đã được huấn luyện trước (pre-trained models) để rút ngắn thời gian và đạt được độ chính xác cao. Đồ án này không chỉ yêu cầu kiến thức về lập trình Python mà còn đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các kiến trúc mạng nơ-ron, đặc biệt là Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN), và quy trình chuẩn của một bài toán học máy: từ thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình cho đến đánh giá hiệu năng. Việc hoàn thành một đồ án nhận dạng giới tính qua ảnh khuôn mặt bằng Python sẽ mang lại kinh nghiệm quý báu về việc áp dụng lý thuyết vào giải quyết vấn đề thực tế.

1.1. Bài toán phân loại giới tính trong lĩnh vực thị giác máy tính

Bài toán phân loại giới tính (Gender Classification) là một nhánh quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính và nhận dạng mẫu. Về cơ bản, đây là một bài toán phân loại nhị phân, trong đó hệ thống cần học cách phân biệt giữa hai lớp: 'Nam' và 'Nữ' dựa trên các đặc trưng hình ảnh của khuôn mặt. Thách thức của bài toán không chỉ nằm ở việc xây dựng một mô hình chính xác mà còn ở việc xử lý các biến thể trong dữ liệu thực tế như: góc chụp, điều kiện ánh sáng, biểu cảm khuôn mặt, độ tuổi, và sự hiện diện của các phụ kiện (kính, mũ). Các phương pháp truyền thống thường dựa vào việc trích xuất đặc trưng thủ công, nhưng với sự trỗi dậy của học sâu, các mô hình như CNN đã chứng tỏ hiệu quả vượt trội bằng cách tự động học các đặc trưng phân cấp trực tiếp từ dữ liệu ảnh.

1.2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của project machine learning này

Mục tiêu cốt lõi của project machine learning này là xây dựng một chương trình hoàn chỉnh, sử dụng ngôn ngữ Python và các thư viện liên quan, để thực hiện nhận dạng giới tính với độ chính xác cao. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng các mô hình học sâu tiên tiến. Cụ thể, đồ án sẽ thực hiện các công việc: tìm hiểu và lựa chọn tập dữ liệu khuôn mặt phù hợp như UTKFace dataset; sử dụng các kỹ thuật phát hiện khuôn mặt (Face Detection) để xác định vị trí khuôn mặt trong ảnh; ứng dụng các mô hình pre-trained như FaceNet để trích xuất đặc trưng dưới dạng vector; cuối cùng là huấn luyện mô hình phân loại (ví dụ: SVM, Logistic Regression) trên các vector đặc trưng này. Kết quả cuối cùng là một ứng dụng có thể nhận một ảnh làm đầu vào và đưa ra dự đoán về giới tính.

II. Nền tảng lý thuyết cho đồ án nhận dạng giới tính Python

Để thực hiện thành công một đồ án nhận dạng giới tính qua ảnh khuôn mặt bằng Python, việc nắm vững cơ sở lý thuyết là vô cùng quan trọng. Trọng tâm của đồ án xoay quanh các khái niệm của học sâu (Deep Learning), một lĩnh vực con của học máy (Machine Learning). Deep Learning sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo có nhiều lớp ẩn để học các biểu diễn dữ liệu phức tạp. Đối với bài toán xử lý ảnh, kiến trúc Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) được xem là tiêu chuẩn vàng. CNN có khả năng tự động học các đặc trưng không gian từ hình ảnh, từ các cạnh và góc đơn giản ở các lớp đầu tiên đến các cấu trúc phức tạp như mắt, mũi ở các lớp sâu hơn. Tài liệu nghiên cứu của Lê Quốc Dũng và Đặng Ngọc Châu (2021) nhấn mạnh rằng: "Kiến trúc của một CNN được thiết kế để tận dụng lợi thế của cấu trúc 2 chiều của một hình ảnh đầu vào". Điều này giúp mô hình đạt hiệu quả cao trong các tác vụ như phân loại giới tính. Bên cạnh đó, các thư viện Python đóng vai trò là công cụ không thể thiếu. OpenCV là thư viện hàng đầu cho các tác vụ thị giác máy tính và xử lý ảnh kỹ thuật số. Trong khi đó, TensorFlow và Keras cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt để xây dựng, huấn luyện mô hình và triển khai các mạng nơ-ron sâu. Việc hiểu rõ cách các công cụ này hoạt động và phối hợp với nhau là chìa khóa để triển khai một hệ thống nhận dạng hiệu quả.

2.1. Vai trò của Học sâu Deep Learning và mạng CNN

Học sâu là phương pháp cốt lõi giúp máy tính có thể "nhìn" và hiểu được nội dung hình ảnh. Không giống các phương pháp học máy truyền thống yêu cầu kỹ sư phải tự định nghĩa các đặc trưng, mạng nơ-ron tích chập (CNN) có khả năng tự động học các đặc trưng này. Một kiến trúc CNN tiêu chuẩn bao gồm các lớp tích chập (Convolutional layers) để phát hiện đặc trưng, lớp gộp (Pooling layers) để giảm chiều dữ liệu và các lớp kết nối đầy đủ (Fully Connected layers) để thực hiện phân loại cuối cùng. Trong bài toán gender classification, CNN học cách nhận biết các đặc điểm tinh vi phân biệt giữa khuôn mặt nam và nữ, chẳng hạn như cấu trúc xương hàm, hình dạng lông mày, hay khoảng cách giữa các bộ phận trên khuôn mặt.

2.2. Các thư viện Python cốt lõi OpenCV TensorFlow và Keras

Sức mạnh của Python trong các dự án học máy đến từ hệ sinh thái thư viện phong phú. Thư viện OpenCV là công cụ không thể thiếu cho các bước tiền xử lý ảnh, bao gồm đọc ảnh, thay đổi kích thước, chuyển đổi không gian màu và đặc biệt là các thuật toán phát hiện khuôn mặt. TensorFlow, được phát triển bởi Google, là một nền tảng end-to-end cho việc xây dựng các mô hình học sâu quy mô lớn. Tuy nhiên, API của TensorFlow có thể khá phức tạp. Keras ra đời như một API cấp cao, chạy trên nền TensorFlow (hoặc các backend khác), giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng và thử nghiệm mạng nơ-ron. Sự kết hợp giữa OpenCV để xử lý ảnh và Keras/TensorFlow để xây dựng mô hình tạo thành một bộ công cụ hoàn hảo cho đồ án nhận dạng giới tính.

III. Hướng dẫn xây dựng model nhận dạng giới tính qua khuôn mặt

Quy trình xây dựng một mô hình cho đồ án nhận dạng giới tính qua ảnh khuôn mặt bằng Python bao gồm nhiều bước tuần tự và logic. Bước đầu tiên và quan trọng nhất là thu thập và chuẩn bị dữ liệu. Chất lượng của tập dữ liệu khuôn mặt ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình. Các bộ dữ liệu công khai như UTKFace dataset hay CelebA thường được sử dụng vì chúng chứa hàng chục nghìn hình ảnh được gán nhãn sẵn về giới tính và độ tuổi. Sau khi có dữ liệu, bước tiếp theo là tiền xử lý. Giai đoạn này bao gồm việc phát hiện khuôn mặt (Face Detection) trong từng ảnh để loại bỏ các vùng không cần thiết. Thư viện MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks) là một lựa chọn phổ biến và hiệu quả cho tác vụ này, được đề cập trong tài liệu tham khảo của đồ án. Một khi khuôn mặt đã được trích xuất, chúng cần được chuẩn hóa về cùng một kích thước và định dạng để đảm bảo tính nhất quán cho đầu vào của mô hình. Việc sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu (data augmentation) như xoay, lật, thay đổi độ sáng cũng là một phương pháp hiệu quả để làm phong phú thêm tập dữ liệu, giúp mô hình khái quát hóa tốt hơn và tránh hiện tượng học vẹt (overfitting). Đây là những bước nền tảng, tạo tiền đề cho giai đoạn trích xuất đặc trưng và huấn luyện mô hình.

3.1. Thu thập và chuẩn bị tập dữ liệu khuôn mặt UTKFace Adience

Việc lựa chọn tập dữ liệu khuôn mặt là yếu tố quyết định. UTKFace dataset là một bộ dữ liệu quy mô lớn với hơn 20.000 ảnh khuôn mặt, bao gồm nhãn về tuổi, giới tính và chủng tộc, rất phù hợp cho bài toán này. Dataset Adience cũng là một lựa chọn tốt, tập trung vào các ảnh chụp trong điều kiện không được kiểm soát. Quá trình chuẩn bị dữ liệu bao gồm việc tải, giải nén và tổ chức các tệp ảnh vào các thư mục riêng biệt cho từng lớp (ví dụ: 'male' và 'female'). Cần đảm bảo dữ liệu được phân chia một cách hợp lý thành các tập huấn luyện (training), kiểm định (validation) và kiểm thử (testing) để có thể đánh giá mô hình một cách khách quan.

3.2. Kỹ thuật phát hiện khuôn mặt Face Detection bằng OpenCV

Trước khi phân loại giới tính, hệ thống phải xác định được vị trí của khuôn mặt trong ảnh. Kỹ thuật phát hiện khuôn mặt là bước không thể thiếu. Thư viện OpenCV cung cấp các bộ phân loại Haar Cascades hoặc các mô hình học sâu dựa trên Caffe, TensorFlow để thực hiện tác vụ này một cách nhanh chóng và chính xác. Mục tiêu là cắt (crop) chính xác vùng chứa khuôn mặt từ ảnh gốc. Kết quả của bước này là một tập hợp các ảnh chỉ chứa khuôn mặt, đã được làm sạch và sẵn sàng cho giai đoạn trích xuất đặc trưng. Độ chính xác của bước này rất quan trọng, vì nếu phát hiện sai, các đặc trưng được trích xuất sẽ bị nhiễu và làm giảm hiệu năng của toàn hệ thống.

IV. Phương pháp huấn luyện model nhận dạng giới tính hiệu quả

Sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, giai đoạn cốt lõi của đồ án nhận dạng giới tính qua ảnh khuôn mặt bằng Python là xây dựng và huấn luyện mô hình. Thay vì xây dựng một mạng CNN từ đầu, một phương pháp hiệu quả hơn là sử dụng học chuyển giao (transfer learning) với các mô hình đã được huấn luyện trước (pre-trained models) trên các tập dữ liệu ảnh khổng lồ. Báo cáo của Dũng và Châu (2021) đề cập đến việc sử dụng thư viện FaceNet, một mô hình được Google phát triển. FaceNet không trực tiếp phân loại mà học cách ánh xạ một hình ảnh khuôn mặt thành một vector đặc trưng 128 chiều, gọi là embedding. "FaceNet lấy hình ảnh của mặt người làm đầu vào và xuất ra một vector 128 chiều, đại diện cho các tính năng quan trọng nhất của khuôn mặt". Các khuôn mặt giống nhau sẽ có vector embedding gần nhau trong không gian vector. Sau khi sử dụng FaceNet để chuyển đổi toàn bộ tập dữ liệu khuôn mặt thành các vector embedding, bài toán phân loại giới tính trở thành một bài toán học máy cổ điển. Lúc này, có thể sử dụng các thuật toán đơn giản nhưng hiệu quả từ thư viện Sklearn như Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, hoặc K-Nearest Neighbors (KNN) để huấn luyện trên các vector 128 chiều này. Phương pháp này giúp tiết kiệm đáng kể tài nguyên tính toán và thời gian huấn luyện mô hình mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao.

4.1. Trích xuất đặc trưng khuôn mặt với mô hình pre trained FaceNet

Quá trình trích xuất đặc trưng là việc biến đổi dữ liệu ảnh thô thành một dạng biểu diễn số mà máy tính có thể hiểu được. FaceNet là một mô hình học sâu được huấn luyện để tối ưu hóa khoảng cách giữa các vector embedding: thu nhỏ khoảng cách cho các ảnh của cùng một người và gia tăng khoảng cách cho các ảnh của những người khác nhau. Mặc dù ban đầu được thiết kế cho nhận dạng danh tính, các đặc trưng mà FaceNet học được cũng rất hữu ích cho các tác vụ khác như phân loại giới tính hay độ tuổi. Mỗi ảnh khuôn mặt sau khi đi qua mô hình sẽ cho ra một vector 128 chiều. Tập hợp các vector này cùng với nhãn giới tính tương ứng sẽ là đầu vào cho bước huấn luyện tiếp theo.

4.2. Huấn luyện mô hình phân loại với thư viện Sklearn

Thư viện Sklearn (Scikit-learn) là một công cụ mạnh mẽ trong Python cho các tác vụ học máy truyền thống. Sau khi đã có các vector đặc trưng từ FaceNet, việc huấn luyện mô hình phân loại trở nên đơn giản. Chỉ cần chọn một thuật toán phân loại (ví dụ: SVC cho Support Vector Classifier), sau đó sử dụng phương thức .fit() để huấn luyện trên dữ liệu training (các vector và nhãn). Quá trình này thường rất nhanh. Sau khi huấn luyện, mô hình có thể được đánh giá trên tập dữ liệu test để đo lường các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ chính xác dự báo (precision), và độ phủ (recall), từ đó chọn ra mô hình tốt nhất cho ứng dụng cuối cùng.

V. Đánh giá kết quả và ứng dụng thực tiễn của nhận dạng giới tính

Hoàn thành một đồ án nhận dạng giới tính qua ảnh khuôn mặt bằng Python không chỉ dừng lại ở việc có một mô hình chạy được, mà còn cần phải đánh giá hiệu quả của nó một cách khách quan. Các chỉ số phổ biến để đánh giá một mô hình phân loại bao gồm Accuracy (độ chính xác tổng thể), Precision (tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số dự đoán cho một lớp), Recall (tỷ lệ dự đoán đúng trên tổng số thực tế của một lớp), và F1-Score (trung bình điều hòa của Precision và Recall). Phân tích ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) cũng rất quan trọng, giúp xác định các trường hợp mà mô hình thường dự đoán sai. Như trong báo cáo gốc, nhược điểm của mô hình là "dự đoán giới tính sai khi chất lượng ảnh thấp" hoặc với "độ tuổi của người được cung cấp quá nhỏ". Việc nhận diện những hạn chế này giúp định hướng cho các cải tiến trong tương lai. Về ứng dụng, công nghệ nhận dạng giới tính có tiềm năng rất lớn. Trong bán lẻ, nó giúp phân tích nhân khẩu học của khách hàng tại cửa hàng để tối ưu hóa việc trưng bày sản phẩm. Trong marketing kỹ thuật số, nó có thể được dùng để cá nhân hóa nội dung quảng cáo theo thời gian thực. Các hệ thống thông minh, giao diện người-máy cũng có thể sử dụng thông tin này để tương tác với người dùng một cách phù hợp hơn, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cao.

5.1. Phân tích độ chính xác và ưu nhược điểm của mô hình

Ưu điểm chính của mô hình dựa trên học sâu là khả năng đạt độ chính xác cao (thường trên 95-97%) trên các tập dữ liệu chuẩn. Mô hình có thể nhận diện tốt ngay cả khi có các biến thể nhỏ về góc mặt hay biểu cảm. Tuy nhiên, nhược điểm cố hữu là sự phụ thuộc lớn vào chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện. Mô hình có thể hoạt động kém với các ảnh có điều kiện ánh sáng kém, bị mờ, hoặc khuôn mặt bị che khuất một phần. Ngoài ra, sự thiên vị trong tập dữ liệu khuôn mặt (ví dụ: mất cân bằng về chủng tộc) có thể dẫn đến hiệu suất không đồng đều trên các nhóm nhân khẩu học khác nhau. Việc nhận thức và tìm cách giảm thiểu những thiên vị này là một thách thức quan trọng.

5.2. Source code Python và xây dựng ứng dụng demo

Để trình bày kết quả một cách trực quan, việc cung cấp source code Python và xây dựng một ứng dụng demo là rất cần thiết. Ứng dụng này có thể được xây dựng bằng các framework web đơn giản như Flask hoặc Streamlit. Người dùng có thể tải lên một bức ảnh hoặc sử dụng webcam, và ứng dụng sẽ hiển thị kết quả dự đoán giới tính. Việc xây dựng một demo không chỉ giúp kiểm chứng tính hiệu quả của mô hình trong thực tế mà còn làm cho đồ án nhận dạng giới tính trở nên sinh động và dễ hiểu hơn. Code nhận dạng giới tính cần được tổ chức rõ ràng, có chú thích đầy đủ để người khác có thể đọc, hiểu và tái sử dụng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu: Chương này trình bày một cách tổng quan về mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, các hướng tiếp cận để giải quyết bài toán nhận dạng và kết quả dự tính. Chương 2: Cơ sở lý thuyết: Tìm hiểu phương pháp máy học và tìm hiểu các thư viện, ứng dụng Machine Learning và bài toán nhận diện khuôn mặt. Chương 3: Xây dựng ứng dụng: Trên cơ sở thư viện mã nguồn mở xây dựng chương trình nhận diện giới tính con người qua ảnh có sẵn, cùng với những phân tích chương trình. Chương 4: Kết luận và hướng phát triển: Đánh giá kết quả và hướng phát triển nghiên cứu.

7 Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan về Deep Learning và bài toán nhận diện khuôn mặt trong thị giác máy tính 2.1 Tổng quan về Deep Learning 2.1 Deep Learning là gì? Deep Learning là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo – một kỹ thuật học máy dạy cho máy tính và các thiết bị hoạt động một cách logic. Tại sao lại đặt tên là Deep Learning? Bởi thực tế là nó liên quan đến việc đi sâu vào một số lớp của mạng, bao gồm cả một lớp ẩn. Bạn càng học sâu, bạn càng trích xuất ra những thông tin phức tạp. Phương pháp Deep learning dựa vào các chương trình phức tạp khác nhau để bắt chước trí thông minh của con người.

Phương pháp đặc biệt này dạy cho máy móc nhận biết các họa tiết để có thể phân loại chúng thành các loại khác nhau. Nhận dạng mẫu là một phần thiết yếu của Deep learning và nhờ Machine learning, máy tính thậm chí không cần phụ thuộc vào lập trình mở rộng. Thông qua Deep learning, máy móc có thể sử dụng các tệp hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh để xác định và thực hiện bất kỳ tác vụ nào theo cách giống như con người.Deep Learning là gì ? 2.2 Tầm quan trọng của Deep Learning Có thể thấy rằng Deep Learning đang ngày càng phổ biến thời gian gần đây. Nó đóng góp rất nhiều vào việc làm cho cuộc sống hàng ngày của chúng ta thuận tiện hơn, và xu hướng này sẽ phát triển trong tương lai.

Cho dù đó chỉ là công nghệ hỗ trợ đỗ xe tự động hoặc nhận diện khuôn mặt tại sân bay, Deep learning đang thúc đẩy rất nhiều cho tự động hóa trong thế giới ngày nay. Tuy nhiên, sự liên quan của Deep learning có thể được liên kết hầu hết với thực tế là thế giới của chúng ta đang tạo ra lượng dữ liệu theo cấp số nhân ngày nay, điều đó đỏi hỏi nhu cầu cấu trúc trên quy mô lớn. Deep learning sử dụng khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và tính sẵn có của dữ liệu là hợp lý nhất. Tất cả các thông tin được thu thập từ các dữ liệu này được sử dụng để đạt được kết quả chính xác thông qua các mô hình học tập lặp.

Việc phân tích lặp đi lặp lại các bộ dữ liệu lớn sẽ xóa bỏ các lỗi và sự khác biệt trong quá trình tìm kiếm mà cuối cùng dẫn đến một kết luận đáng tin cậy. Deep learning sẽ tiếp tục tạo ra tác động trong cả kinh doanh và cá nhân và tạo ra rất nhiều cơ hội việc làm trong thời gian tới.3 Deep Learning hoạt động như thế nào ? Về bản chất, Deep learning dựa vào các phương pháp lặp để dạy máy móc bắt chước trí thông minh của con người. Một mạng lưới thần kinh nhân tạo thực hiện phương pháp lặp này thông qua một số cấp độ phân cấp. Các cấp độ ban đầu giúp các máy học thông tin đơn giản và khi mức độ tăng lên, thông tin sẽ tiếp tục phát triển.

Với mỗi máy cấp độ mới, hãy lấy thêm thông tin và kết hợp nó với những gì nó đã học được ở cấp độ trước. Khi kết thúc quá trình, hệ thống sẽ thu thập một thông tin cuối cùng là đầu vào ghép. Thông tin này đi qua một số hệ thống phân cấp và có ý nghĩa đối với tư duy logic phức tạp.Cách thức hoạt động của Deep Learning 10 2.4 Các thuật toán Deep Learning sử dụng Hình 3.Các thuật ngữ Deep Learning 2.5 Một số ứng dụng của Deep Learning Trợ lý ảo: Amazon Echo, Google Assistant, Alexa và Siri đều đang khai thác các khả năng học sâu để xây dựng trải nghiệm người dùng tùy chỉnh cho bạn. Họ tìm hiểu 11 tiếng nói để nhận ra giọng nói và ngữ điệu của bạn và mang đến cho bạn trải nghiệm thứ cấp của con người thông qua một cỗ máy bằng cách sử dụng các mạng lưới thần kinh sâu sắc bắt chước không chỉ lời nói mà cả giọng điệu của con người.

Trợ lý ảo giúp bạn mua sắm, điều hướng, ghi chú và dịch chúng thành văn bản, và thậm chí đặt lịch hẹn cho thẩm mỹ viện. Nhận dạng khuôn mặt: Nhận dạng khuôn mặt của iPhone sử dụng Deep learning để xác định các điểm dữ liệu từ khuôn mặt của bạn để mở khóa điện thoại hoặc phát hiện ra bạn trong hình ảnh. Deep Learning giúp họ bảo vệ điện thoại khỏi những lần mở khóa không mong muốn và khiến trải nghiệm của bạn không gặp rắc rối ngay cả khi bạn đã thay đổi kiểu tóc, giảm cân hoặc trong điều kiện ánh sáng kém. Mỗi khi bạn mở khóa điện thoại, deep learning sử dụng hàng ngàn điểm dữ liệu để tạo bản đồ độ sâu khuôn mặt của bạn và thuật toán sẵn có sử dụng những điểm đó để xác định xem đó có thực sự là bạn hay không.

Cá nhân hóa: Những ông lớn trong lĩnh vực Thương mại và Giải trí như Amazon và Netflix, v. đang cố gắng xây dựng năng lực Deep learning hơn nữa để cung cấp cho người dùng một hệ thống mua sắm hoặc giải trí được cá nhân hóa. Các mục sê-ri phim được đề xuất dựa trên “mẫu” của bạn đều dựa trên học tập sâu. Các doanh nghiệp của họ phát triển mạnh trong việc đưa ra các tùy chọn trong tiềm thức của bạn dựa trên sở thích của bạn, các mục được truy cập gần đây, mối quan hệ với các thương hiệu, diễn viên, nghệ sĩ và lịch sử duyệt web tổng thể trên nền tảng của họ.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Một trong những công nghệ quan trọng nhất, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang đưa AI từ tốt đến tuyệt vời về mặt sử dụng, sự trưởng thành và tinh tế. Các tổ chức đang sử dụng Deep learning rộng rãi để tăng cường tính chất phức tạp này trong các ứng dụng NLP. Tóm tắt tài liệu, trả lời câu hỏi, mô hình hóa ngôn ngữ, phân loại văn bản, phân tích tình cảm là một số ứng dụng phổ biến đã bắt kịp đà phát triển. Một số công việc trên toàn thế giới phụ thuộc vào sự can thiệp của con người về chuyên môn ngôn ngữ và ngôn ngữ viết sẽ sớm trở lên dư thừa.

Chăm sóc sức khỏe: Một lĩnh vực khác đã chứng kiến sự tăng trưởng và thay đổi to lớn là lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Từ trợ lý ảo cá nhân đến các bài tập thể dục phục hồi sức khỏe, máy tính đang ghi lại rất nhiều dữ liệu về tình trạng sinh lý và tinh thần mỗi 12 giây của bệnh nhân. Phát hiện sớm các bệnh và tình trạng, hình ảnh định lượng, phẫu thuật robot và có sẵn các công cụ hỗ trợ quyết định cho các chuyên gia hóa ra lại là những người thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực khoa học đời sống, chăm sóc sức khỏe và y học. Ô tô tự lái: Uber AI Labs ở Pittsburg đang tham gia vào một số công việc to lớn để biến những chiếc xe tự lái thành hiện thực cho thế giới.

Deep Learning, tất nhiên, là nguyên tắc chỉ đạo đằng sau sáng kiến này cho tất cả các đại gia ô tô. Các thử nghiệm được thực hiện với một số chiếc xe tự lái đang học tốt hơn với ngày càng nhiều hơn. Deep learning cho phép một chiếc xe không người lái điều hướng bằng cách đưa cho nó hàng triệu tình huống, giúp nó học và xử lý, mang đến một chuyến đi an toàn và thoải mái cho người dùng. Dữ liệu từ các cảm biến, GPS, lập bản đồ địa lý được kết hợp với nhau trong quá trình học sâu để tạo ra các mô hình chuyên xác định đường đi, biển báo đường phố, các yếu tố động như giao thông, tắc nghẽn và người đi bộ.

Tạo văn bản: Chẳng bao lâu nữa, học sâu sẽ tạo ra văn bản gốc (thậm chí là thơ), vì các công nghệ để tạo văn bản đang phát triển rất nhanh. Tất cả mọi thứ từ bộ dữ liệu lớn bao gồm văn bản từ internet đến Shakespeare đều được đưa vào các mô hình học sâu để học và mô phỏng sự sáng tạo của con người với chính tả, dấu câu, ngữ pháp, văn phong và giọng điệu hoàn hảo. Nó đã tạo chú thích / tiêu đề trên rất nhiều nền tảng là minh chứng cho những gì chúng ta hướng đến trong tương lai. Nhận dạng hình ảnh: Mạng thần kinh chuyển đổi cho phép xử lý hình ảnh kỹ thuật số có thể được phân tách thành nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng đối tượng, phân tích chữ viết tay, v.

Hiện nay máy tính có thể nhận dạng hình ảnh bằng Deep learning. Công nghệ nhận dạng hình ảnh dựa trên công nghệ xử lý hình ảnh kỹ thuật số và sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là phương pháp học máy, để làm cho máy tính nhận ra nội dung trong hình ảnh. Các ứng dụng khác bao gồm tô màu hình ảnh đen trắng và thêm âm thanh vào các bộ phim câm đã là một kỳ công rất tham vọng đối với các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia trong lĩnh vực này.Ứng dụng của Deep Learning 2.2 Bài toán nhận dạng khuôn mặt trong thị giác máy tính Nhận dạng khuôn mặt (Face Recognition) là một phương pháp sinh trắc để xác định hoặc xác minh một cá nhân nào đó bằng cách so sánh dữ liệu hình ảnh chụp trực tiếp hoặc hình ảnh kỹ thuật số với bản ghi được lưu trữ cho người đó.Nóđược xem là một lĩnh vực nghiên cứu của ngành Biometrics (tương tự như nhận dạng vân tay – Fingerprint Recognition, hay nhận dạng mống mắt – Iris Recognition). Xét về nguyên tắc chung, nhận dạng khuôn mặt có sự tương đồng rất lớn với nhận dạng vân tay và nhận dạng mống mắt, tuy nhiên sự khác biệt nằm ở bước trích chọn đặt trưng (feature extraction) của mỗi lĩnh vực.

Trong khi nhận dạng vân tay và mống mắt đã đạt tới độ chín, tức là có thể áp dụng trên thực tế một cách rộng rãi thì nhận dạng khuôn mặt người vẫn còn nhiều thách thức và vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu thú vị với nhiều người.