CHƯƠNG 1. AI (Artificial Intelligence) Trí tuệ nhân tạo là dạng trí tuệ được biểu hiện ở máy móc, không giống như những dạng trí tuệ tự nhiên ở con người hay động vật. Thông thường cụm từ “trí tuệ nhân tạo” sẽ được hiểu như máy móc có khả năng bắt chước hành vi và nhận thức của con người như việc học tập hay xử lý vấn đề. Trong vài năm trở lại đây, AI thật sự bùng nổ, đặc biệt là từ năm 2015.
Phần lớn trong số đó liên quan đến những tiện ích sẵn có của GPU khiến cho việc xử lý song song nhanh, rẻ và mạnh mẽ hơn. Bên trong AI bao gồm hai khối nhỏ là Máy học (Machine learning) và Học sâu (Deep learning) Hình 1.1 Các lớp trong AI 1. Machine Learning Machine learning là một lĩnh vực sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu để thực hiện các công việc thay vì được lập trình một cách rõ ràng. Một số ứng dụng có thể kể đến như xử lý hình ảnh (gắn thẻ, nhận diện kí tự, ô tô tự lái), phân tích văn bản (lọc mail spam, phân tích ngữ nghĩa và khai thác thông tin),.
Về cách hoạt động của Machine learning nói nôm na ta cần một tập dữ liệu huấn luyện bao gồm nhiều mẫu huấn luyện. Mỗi mẫu huấn luyện sẽ là một thể hiện của bài toán (có đầu vào và lời giải). Machine learning sẽ học từ các thể hiện đó để tìm ra lời giải phù hợp với từng đầu vào mới. Nó giống như khi dạy một đứa trẻ cách tâng cầu, ta sẽ tâng cầu vài lần cho đứa trẻ quan sát.
Sau đó đứa trẻ sẽ bắt đầu học để tự tâng cầu. Trong đề tài đồ án này, em sẽ đưa vào tập dữ liệu mẫu là hình ảnh các chữ số, ký tự của biển số Việt Nam đã được gắn nhãn là một mã ASCII tương ứng để máy tự học. Nguyễn Thanh Sơn SVTH: Trần Hằng Ny Downloaded by MON HOANG (monmon3@gmail.com) lOMoARcPSD|39222806 12 Machine Learning có nhiều thuật toán khác nhau nhưng nổi bật nhất là hai thuật toán Học có giám sát (Supervised learning) và Học không giám sát (Unsupervised learning) Hình 1.2 Phân loại Machine Learning Học có giám sát: Là thuật toán dự đoán đầu ra (outcome) của một dữ liệu mới (new input) dựa trên các cặp (input, outcome) đã biết từ trước. Cặp dữ liệu này còn được gọi là (data, label), tức (dữ liệu, nhãn).
Ví dụ như thuật toán dò các khuôn mặt trong một bức ảnh đã được phát triển từ rất lâu. Thời gian đầu, Facebook sử dụng thuật toán này để chỉ ra các khuôn mặt trong một bức ảnh và yêu cầu người dùng tag friends - tức gán nhãn cho mỗi khuôn mặt. Số lượng cặp dữ liệu (khuôn mặt, tên người) càng lớn, độ chính xác ở những lần tự động tag tiếp theo sẽ càng lớn. Thuật toán học có giám sát lại tiếp tục được chia ra hai phần nhỏ gồm bài toán phân loại (Classification) khi các nhãn của dữ liệu đầu vào chia thành hữu hạn các nhóm và bài toán hồi quy (Regression) khi nhãn không được chia thành các nhóm mà là một giá trị thực cụ thể.
Ví dụ: một cô gái x tuổi, cao y m, thu nhập hàng tháng z triệu đồng thì sẽ kết hôn khi nào? Học không giám sát: Trong thuật toán này, chúng ta không biết được đầu ra hay nhãn mà chỉ có dữ liệu đầu vào. Thuật toán học không giám sát sẽ dựa vào cấu trúc của dữ liệu để thực hiện một công việc nào đó, ví dụ như phân nhóm (clustering) hoặc giảm số chiều của dữ liệu (dimension reduction) để thuận tiện trong việc lưu trữ và tính toán. Bao gồm hai loại chính: Phân nhóm (clustering) toàn bộ dữ liệu đầu vào thành các nhóm nhỏ dựa trên sự liên quan giữa các dữ liệu trong mỗi nhóm ví dụ như chia nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng, độ tuổi, giới tính của họ. Còn lại là bài GVHD: ThS.
Nguyễn Thanh Sơn SVTH: Trần Hằng Ny Downloaded by MON HOANG (monmon3@gmail.com) lOMoARcPSD|39222806 13 toán kết hợp (Association) được dùng khi ta muốn khám phá ra một quy luật nào đó dựa trên tập dữ liệu cho trước như những khách hàng mua laptop thường có xu hướng mua thêm con chuột hay chó thường trung thành với chủ hơn mèo. Khái quát về xử lý ảnh và OpenCV Xử lý ảnh là một trong những mảng quan trọng nhất trong kỹ thuật thị giác máy tính, là tiền đề cho nhiều nghiên cứu thuộc lĩnh vực này. Hai nhiệm vụ cơ bản của quá trình xử lý ảnh là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và xử lý số liệu cung cấp cho các quá trình khác trong đó có việc ứng dụng thị giác vào điều khiển. Quá trình bắt đầu từ việc thu nhận ảnh nguồn (từ các thiết bị thu nhận ảnh dạng số hoặc tương tự) gửi đến máy tính.
Dữ liệu ảnh được lưu trữ ở định dạng phù hợp với quá trình xử lý. Người lập trình sẽ tác động các thuật toán tương ứng lên dữ liệu ảnh nhằm thay đổi cấu trúc ảnh phù hợp với các ứng dụng khác nhau. - Chuyển ảnh màu thành ảnh xám - Lược đồ xám của ảnh (Histogram) - Các bộ lọc không gian + Lọc tuyến tính + Lọc phi tuyến - Tách biên đối tượng OpenCV (Open Computer Vision) là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu cho xử lý về thị giác máy tính, machine learning, xử lý ảnh. OpenCV được viết bằng C/C++, vì vậy có tốc độ tính toán rất nhanh, có thể sử dụng với các ứng dụng liên quan đến thời gian thực.
Opencv có các interface cho C/C++, Python Java vì vậy hỗ trợ được cho Window, Linux, MacOs lẫn Android, iOS OpenCV có cộng đồng hơn 47 nghìn người dùng và số lượng download vượt quá 6 triệu lần. Opencv có rất nhiều ứng dụng như: - Nhận dạng ảnh - Xử lý hình ảnh - Phục hồi hình ảnh/video - Thực tế ảo - Các ứng dụng khác 1. Tổng quan về nhận dạng Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theo một mô hình nào đó và gán cho chúng vào một lớp (gán cho đối tượng một tên gọi) dựa theo những quy luật và các mẫu chuẩn. Quá trình nhận dạng dựa vào những mẩu học biết trước gọi là nhận dạng có thầy hay học có thầy (supervised learning); trong trường hợp ngược lại gọi là học không có thầy (non supervised learning).
Chúng ta sẽ lần lượt giới thiệu các khái niệm này. Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch *) Không gian biểu diễn đối tượng GVHD: ThS. Nguyễn Thanh Sơn SVTH: Trần Hằng Ny Downloaded by MON HOANG (monmon3@gmail.com) lOMoARcPSD|39222806 14 Các đối tượng khi quan sát hay thu thập được, thường được biểu diễn bởi tập các đặc trưng hay đặc tính. Người ta thường phân các đặc trưng theo các loại như: đặc trưng tôpô, đặc trưng hình học và đặc trưng chức năng.
Việc biểu diễn ảnh theo đặc trưng nào là phụ thuộc vào ứng dụng tiếp theo. Ở đây ta đưa ra một cách hình thức việc biểu diễn các đối tượng. Giả sử đối tượng X (ảnh, chữ viết, dấu vân tay, v.,v) được biểu diễn bởi n thành phần (n đặc trưng): X = {x1, x2,., xn}; mỗi xi biểu diễn một đặc tính. Không gian biểu diễn đối tượng thường gọi tắt là không gian đối tượng X được định nghĩa: X = {X1, X2,., Xm} trong đó mỗi Xi biểu diễn một đối tượng.
Không gian này có thể là vô hạn. Để tiện xem xét chúng ta chỉ xét tập X là hữu hạn. *) Không gian diễn dịch Không gian diễn dịch là tập các tên gọi của đối tượng. Kết thúc quá trình nhận dạng ta xác định được tên gọi cho các đối tượng trong tập không gian đối tượng hay nói là đã nhận dạng được đối tượng Một cách hình thức gọi Ω là tập tên đối tượng: Ω = {w1, w2,.,wk} với wi, i = 1, 2,., k là tên các đối tượng Quá trình nhận dạng đối tượng f là một ánh xạ f: X ---> Ω với f là tập các quy luật để xác định một phần tử trong X ứng với một phần tử trong Ω.
Nếu tập các quy luật và tập tên các đối tượng là biết trước như trong nhận dạng chữ viết (có 26 lớp từ A đến Z), người ta gọi là nhận dạng có thầy. Trường hợp thứ hai là nhận dạng không có thầy. Đương nhiên trong trường hợp này việc nhận dạng có khó khăn hơn. Mô hình và bản chất của quá trình nhận dạng Việc chọn lựa một quá trình nhận dạng có liên quan mật thiết đến kiểu mô tả mà người ta sử dụng để đặc tả đối tượng.
Trong nhận dạng, người ta phân chia làm 2 họ lớn: - Họ mô tả theo tham số. - Họ mô tả theo cấu trúc. Cách mô tả được lựa chọn sẽ xác định mô hình của đối tượng. Như vậy, chúng ta sẽ có 2 loại mô hình: mô hình theo tham số và mô hình cấu trúc.
Mô hình tham số: sử dụng một vectơ để đặc tả đối tượng. Mỗi phần tử của vectơ mô tả một đặc tính của đối tượng. Thí dụ như trong các đặc trưng chức năng, người ta sử dụng các hàm cơ sở trực giao để biểu diễn. Và như vậy ảnh sẽ được biểu diễn bởi một chuỗi các hàm trực giao.
Giả sử C là đường bao của ảnh và C(i,j) là điểm thứ i trên đường bao, i = 1, 2,. Giả sử tiếp : x0 = xi y0 = yi là toạ độ tâm điểm. Như vậy, moment trung tâm bậc p, q của đường bao là: μpq =(xi-x0)p(yi-y0)q GVHD: ThS. Nguyễn Thanh Sơn SVTH: Trần Hằng Ny Downloaded by MON HOANG (monmon3@gmail.com) lOMoARcPSD|39222806 15 Vectơ tham số trong trường hợp này chính là các moment μij với i=1, 2,.
Còn trong số các đặc trưng hình học, người ta hay sử dụng chu tuyến , đường bao, diện tích và tỉ lệ T = 4πS/p2, với S là diện tích, p là chu tuyến. Việc lựa chọn phương pháp biểu diễn sẽ làm đơn giản cách xây dựng. Tuy nhiên, việc lựa chọn đặc trưng nào là hoàn toàn phụ thuộc vào ứng dụng. Thí dụ , trong nhận dạng chữ (sẽ trình bày sau), các tham số là các dấu hiệu: - số điểm chạc ba, chạc tư, - số điểm chu trình, - số điểm ngoặt, - số điểm kết thúc, chẳng hạn với chữ t có 4 điểm kết thúc, 1 điểm chạc tư,.3 Hình chữ t Mô hình cấu trúc:Cách tiếp cận của mô hình này dựa vào việc mô tả đối tượng nhờ một số khái niệm biểu thị các đối tượng cơ sở trong ngôn ngữ tự nhiên.
Để mô tả đối tượng, người ta dùng một số dạng nguyên thuỷ như đoạn thẳng, cung, v,. Chẳng hạn một hình chữ nhật được định nghĩa gồm 4 đoạn thẳng vuông góc với nhau từng đôi một.