Chương 1: Giới thiệu giác máy tính được nhắc đến, từ đó các nhà khoa học nghiên cứu và phát triển cho đến ngày nay. Thị giác máy tính là một lĩnh vực mới mẽ, nó xuất hiện gần đây ở trong các tổ chức nghiên cứu. Việc áp dụng thị giác máy tính và các ứng dụng nghiên cứu khoa học được coi là một khởi đầu cho chặng đường phát triển của thị giác máy tính hiện nay.1 Định nghĩa computer vision Thị giác máy tính là khoa học và công nghệ của máy móc mà có thể “nhìn” được – từ “nhìn” ở đây mang ý nghĩa là máy móc có thể lấy được thông tin từ hình ảnh để xử lý một nhiệm vụ nào đó. Như một môn khoa học, thị giác máy tính bao gồm lý thuyết và các kỹ thuật liên quan nhầm mục đích tạo ra một hệ thống nhân tạo có thể trích xuất thông tin từ các hình ảnh thu được.
Các dữ liệu hình ảnh có thể nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như video, ảnh từ camera thu lại hoặc dữ liệu đa chiều từ máy quét y tế. Đối với mỗi con người chúng ta, quá trình nhận thức thế giới bên ngoài là một điều dễ dàng. Quá trình nhận thức đó được “học” thông qua quá trình sống của mỗi con người. Tuy nhiên với các vật vô tri vô giác như các máy tính, robot, … thì điều đó quả thực là một bước tiến rất khó đạt được.
Nhưng với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật, máy móc càng ngày càng thông minh, nó không chỉ thay con người làm những công việc nặng nhọc và nhàm chán mà nó còn có một số khả năng bắt chước hành động của động vật và con người. Một trong số những khả năng đó là nhận biết được thế giới qua “mắt” của nó. Bằng việc kết hợp với các mô hình khác nữa như máy học, mạng neuron, … giúp cho chúng dần tiến tới một hệ thống nhân tạo có những quyết định linh hoạt và chính xác hơn. Lĩnh vực nghiên cứu thị giác máy tính rất rộng, và đặc điểm chung là các toán về thị giác máy đều không có một đề bài chung và cách giải quyết duy nhất.
Mỗi giải pháp giải quyết vấn đề được một kết quả nhất định cho những trường hợp cụ thể. Ta có thể thấy sự tương quan giữa thị giác máy tính với các lĩnh vực khác: Trang 8 Chương 1: Giới thiệu Hình 1.2 Mối quan hệ giữa thị giác máy tính với các ngành liên quan • Thị giác máy tính có thể coi là bổ sung cho thị giác sinh học (biological vision). Trong lĩnh vực thị giác sinh học, nhận thức thị giác của con người và động vật, là các quá trình sinh lí học. Còn trong thị giác máy tính, đó là các quá trình thực hiện bởi các phần mềm, phần cứng của hệ thống thị giác nhân tạo.
• Thị giác máy tính, theo vài ý nghĩa, có thể coi là mang ý nghĩa ngược lại với đồ hoạ máy tính (computer graphic). Trong khi đồ hoạ máy tính tạo hình ảnh từ các mô hình ba chiều (3D), thì thị giác máy tính tạo mô hình 3D từ dữ liệu ảnh.2 Các lĩnh vực liên quan Vật lý là một trong lĩnh vực có liên quan chặt chẽ đến thị giác máy tính. Hệ thống thị giác máy tính dựa trên thị giác cảm biến hình ảnh để phát hiện bức xạ điện từ thường dưới dạng ánh sáng thường hoặc hồng ngoại. Các cảm biến được thiết kế ở thể rắn.
Quá trình ánh sáng lan truyền và phản chiếu đến bề mặt được giải thích bằng quang học. Cảm biến hình ảnh tinh vi đến mức yêu cầu đến cơ học lượng tử để hiểu biết đầy đủ về quá trình hình thành hình ảnh. Ngoài ra, các vấn đề đo lường khác nhau Trang 9 Chương 1: Giới thiệu trong vật lý có thể được giải quyết bằng cách sử dụng thị giác máy tính, ví dụ như chuyển động trong chất lỏng. Lĩnh vực kế tiếp đóng vai trò quan trọng là thần kinh sinh học, đặc biệt là việc nghiên cứu các hệ thống thị giác sinh học.
Trong thế kỷ qua, đã có một nghiên cứu mở rộng về mắt, tế bào thần kinh, và các cấu trúc não dành cho việc xử lý kích thích thị giác ở cả người và động vật. Những kết quả này đã dẫn đến một lĩnh vực trong thị giác máy tính là những hệ thống nhân tạo được thiết kế để bắt chước cách xử lý và hành vi của các hệ thống sinh học ở các mức độ phức tạp khác nhau. Lĩnh vực kế tiếp khác liên quan đến thị giác máy tính là xử lý tín hiệu. Có nhiều phương pháp xử lý các tín hiệu một biến, thường là tín hiệu tạm thời, có thể được mở rộng một cách tự nhiên để xử lý các tín hiệu hai biến hoặc đa biến trong thị giác máy tính.
Tuy vậy, do đặc tính tự nhiên của hình ảnh nên dù có nhiều phương pháp thị giác máy tính được phát triển nhưng không thể xử lý tín hiệu hiệu một biến. Một đặc tính riêng biệt của phương pháp này là trên thực tế chúng đã tạo nên một lĩnh vực con trong xử lý tín hiệu như là một phần của thị giác máy tính. Bên cạnh những quan điểm đề cập ở trên về thị giác máy tính, thì còn nhiều đề tài nghiên cứu liên quan trên quan điểm toán học. Ví dụ, nhiều phương pháp thị giác máy tính dựa trên thống kê, tối ưu hoá, hoặc hình thái học.
Cuối cùng, một phần quan trọng của lĩnh vực này được dành cho các khía cạnh thực hiện thị giác máy tính, các phương pháp hiện tại có thể được thực hiện như thế nào trong các kết hợp khác nhau của phần mềm và phần cứng, hoặc các phương pháp này có thể sửa đổi như thế nào để đạt được tốc độ xử lý mà không giảm hiệu suất quá nhiều.3 Các ứng dụng của computer vision Robot và máy móc tự động như xe hơi tự lái theo truyền thống là lĩnh vực yêu thích cho thị giác máy tính. Tuy nhiên, thực tế là các công nghệ thị giác máy tính đang ngày càng trở nên phổ biến trong ngày càng nhiều lĩnh vực. ❖ Lĩnh vực y tế Những tiến bộ lớn liên tục xuất hiện trong các lĩnh vực nhận dạng mẫu và xử lý hình ảnh. Đồng thời, không có gì đáng ngạc nhiên khi cộng đồng y tế và các chuyên gia trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ cho rằng hình ảnh y khoa – kỹ thuật tạo hình ảnh Trang 10 Chương 1: Giới thiệu trực quan về bên trong của cơ thể để phân tích lâm sàng và can thiệp y tế, cũng như biểu thị trực quan chức năng của một số cơ quan hoặc mô sinh lý học – đã trở thành một phần thiết yếu trong cách thức làm việc của họ, hướng đến các công cụ chẩn đoán tốt hơn và tăng đáng kể khả năng đưa ra các hành động hiệu quả hơn.
Phân tích hình ảnh y khoa là một trợ giúp lớn cho phân tích dự đoán và trị liệu. Ví dụ, thị giác máy tính được áp dụng cho hình ảnh nội soi có thể làm tăng mức độ hợp lệ và đáng tin cậy của dữ liệu để giảm tỷ lê tử vong liên quan đến ung thư. Trong một ví dụ khác, công nghệ thị giác máy tính cũng cung cấp hỗ trợ kỹ thuật. Mô hình hình ảnh 3D của hộp sọ, như là một phần của điều trị khối u não, cung cấp tiềm năng to lớn trong việc chuẩn bị phẫu thuật thần kinh tiên tiến.
❖ Lĩnh vực bán hàng Thị giác máy tính đang được sử dụng trong các cửa hàng ngày càng nhiều, đặc biệt là giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách sử dụng ứng dụng điện thoại thông minh trong các cửa hàng, bạn có thể hình dung một sản phẩm trông như thế nào và nhận được các sản phẩm khác liên quan đến nó. Nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng nổi tiếng về thị giác máy tính có thể được sử dụng trong trung tâm mua sắm hoặc trong cửa hàng. Chính sự đổi mới công nghệ có thể đưa ra các giới thiệu được cá nhân hoá cụ thể cho từng khách hàng.
Dường như không có giới hạn khi nói về các trường hợp sử dụng thị giác máy tính trong lĩnh vực bán hàng, chúng cũng có thể bao gồm phân tích các kệ hoặc tầng trong cửa hàng, thậm chí cả phân tích tâm trạng của khách hàng, cụ thể phát hiện biểu cảm khuôn mặt dựa trên các thuật toán thông qua hình ảnh trong video và phân tích các biểu cảm nhỏ nhất trên gương mặt. ❖ Lĩnh vực machine learning Machine learning (học máy) là một thuật toán nhằm cung cấp cho các ứng dụng mức độ chính xác cao hơn. Điểm thú vị là những thuật toán này không nhất thiết phải có một kế hoạch rõ ràng để đạt được điều này. Dựa trên luồng dữ liệu đầu vào, số liệu thống kê định kỳ và phân tích nâng cao, chúng có thể liên tục cải thiện giá trị của kết quả.
Trang 11 Chương 1: Giới thiệu Học máy dựa vào tiềm năng cao của các bộ dữ liệu. Nói một cách đơn giản, một bộ dữ liệu về cơ bản là một tập hợp các dữ liệu có liên quan được kết hợp lại để mang đến nhiều giá trị hơn. Hiện nay, hệ sinh thái thị giác máy tính cũng cấp cho cộng đồng công nghệ một lượng lớn dữ liệu hình ảnh miễn phí. Ví dụ, thư viện hình ảnh của một trường đại học chia sẻ một bộ dữ liệu gồm 100 đối tượng khác nhau được chụp ở mọi góc trong vòng quay 360 độ.
❖ Lĩnh vục Deep Learning Deep Learning (học sâu) là một phần của trí tuệ nhân tạo dựa trên các nguyên tắc trong cách học của cong người để có được kiến thức tốt hơn. Do đó, nó cung cấp những khả năng để cải các quy trình, bao gồm tính chính xác của các kết quả thị giác máy tính. ❖ Lĩnh vực nhận dạng khuôn mặt Nhận dạng khuôn mặt lập bản đồ và lưu trữ danh tính kỹ thuật số nhờ vào các thuật toán học sâu. Loại nhận dạng sinh trắc học này có thể được so sánh với các công nghệ nhận dạng giọng nói, mống mắt hoặc dấu vân tay hiện đang rất phổ biến.
Khái niệm nàu xuất hiện từ năm 2011 khi Google chứng minh rằng có thể tạo ra một máy dò tìm khuôn mặt chỉ bằng những hình ảnh không được gắn nhãn. Họ đã thiết kế một hệ thống có thể tự học để phát hiện hình ảnh con mèo mà không cần giải thích với hệ thống là con mèo trông như thế nào.4 Thư viện OpenCV OpenCV là một thư viện thị giác máy tính mã nguồn mở của Intel nó có thể làm đơn giản hoá công việc lập trình thị giác máy tính.