Computer Vision là gì? Ứng dụng của thị giác máy tính trong cuộc sống

Computer Vision là gì?

Computer Vision nghĩa là thị giác máy tính. Đây là một loại hình công nghệ được sử dụng để mô tả về khả năng của bộ máy có thể tiếp thu và phân tích những thông tin, dữ liệu trực quan và sau đó sẽ tiến hành phân tích chuyên sâu và đưa ra những quyết định cụ thể chính xác về nó.

Đây là một công nghệ thuộc về lĩnh vực trí thông minh nhân tạo và khoa học máy tính, thiết lập cài đặt cho thiết bị máy có tầm nhìn và xử lý nhận dạng như một con người thực sự. 

Thị giác máy tính là một bộ môn học khoa học có liên quan đến các lý thuyết đứng đằng sau các hệ thống máy nhân tạo có khả năng trích xuất được những thông tin từ hình ảnh. Dữ liệu hình ảnh có thể thể hiện dưới nhiều dạng khác nhau, chẳng hạn như là các chuỗi video, các cảnh được cắt ra từ đa camera, hay là những dữ liệu đa chiều được lấy từ máy quét y học.

Hiện nay công nghệ này đã bắt đầu có được một số những ứng dụng thực tiễn nhất định, đứng trên cấp độ của người dùng, nó đã được ứng dụng vào nhiều công nghệ như là máy bay không người lái tự động điều khiển để tránh các chướng ngại vật. Ngoài ra công nghệ này cũng được áp dụng tương tự trên các chiếc xe hơi không người lái đến từ Tesla và Volvo.

Một số những lĩnh vực con của công nghệ thị giác máy tính bao gồm tái cấu trúc hình ảnh, cảnh vật, dò tìm các sự kiện, theo dõi các đoạn video, nhận diện về bố cục đối tượng, học, chỉ mục, đánh giá các chuyển động và phục hồi những bức ảnh.

Vì sao thị giác máy tính lại cần thiết cho cuộc sống hiện đại?

Thị giác máy tính cho phép các thiết bị máy tính cũng như các robot, những phương tiện điều khiển từ máy tính và tất cả mọi thứ từ thiết bị nông trại, máy móc trong nhà máy, cho đến xe hơi và máy bay đều có thể thực hiện được một số các hoạt động vận hành tự động một cách hiệu quả, nhanh chóng, đơn giản, dễ dàng và an toàn hơn.

Tầm quan trọng Computer Vision ngày một trở nên rõ ràng hơn trong thời đại kỹ thuật số, bùng nổ về công nghệ. Trong vài năm trở lại đây, chúng ta đã nhìn thấy được những ứng dụng của công nghệ này thông qua việc hỗ trợ người dùng thiết lấp tổ chức và truy cập dễ dàng vào bộ sưu tập hình ảnh của họ mà không cần phải thực hiện thao tác gắn thẻ tag hoặc đánh dấu ở trong Google Photos. 

Điều đáng quan tâm nhất đó là làm thế nào để Computer Vision có thể duy trì vận hành liên tục khi mà số lượng hình ảnh được chia sẻ lên mạng mỗi ngày có thể lên đến hàng tỷ ảnh. Với con người khi thực hiện thao tác thủ công là điều hoàn toàn không thể làm được. 

Một nghiên cứu của Photoworld đã cho ra báo cáo số liệu như sau: Một người sẽ phải mất đến 10 năm để có thể xem qua được tất cả những hình ảnh được chia sẻ ở trên trang snapchat (chỉ trong 1 giờ đồng hồ) chưa kể đến việc xem xét và phân loại chúng. Và dĩ nhiên là trong vòng 10 năm đó thì số lượng các bức ảnh ảnh tương ứng cũng tăng lên theo cấp số nhân.

Điều này cho thấy rằng thế giới hiện nay tràn ngập hình ảnh kỹ thuật số và con người cần phải có những công nghệ máy tính hiện đại, tiên tiến này mới có thể thực hiện việc xử lý tất cả - máy tính đã vượt qua được khả năng làm việc mà con người bình thường không thể tiến hành xử lý được.

Computer Vision vận hành hoạt động như thế nào?

Xét theo một khía cạnh nhất định thì đây chính là công nghệ nhận dạng mẫu. Cách để huấn luyện cho các thiết bị máy tính có khả năng hiểu được những dữ liệu hình ảnh thực tế chính là cung cấp cho máy tính các hình ảnh, rất nhiều hình ảnh khác nhau có thể là con số hàng ngàn, hàng trăm triệu hình ảnh được sắp xếp, tổ chức và có gắn nhãn từ trước.

Sau đó, các nhà phát triển phần mềm sẽ thiết lập và vẽ nên một thuật toán cụ thể tuân theo những kỹ thuật phần mềm khác nhau qua đó cho phép các thiết bị máy tính có thể dò tìm tất cả các mẫu hình ảnh theo nhiều yếu tố liên quan với nhau đến các dán nhãn đó.

Ví dụ, nếu bạn cung cấp cho thiết bị máy tính một triệu hình ảnh về loài mèo, thì công nghệ thị giác máy tính sẽ tuân thủ theo tất cả những thuật toán cụ thể cho phép chúng có thể phân tích các hình dạng, màu sắc trong ảnh, và khoảng cách giữa những bộ phận của loài vật. Khi kết thúc thuật toán, thiết bị máy tính sẽ có thể ứng dụng các trải nghiệm trước đó của nó nếu như được cung cấp các hình ảnh không có nhãn khác để định dạng chính xác những hình ảnh của loài mèo.

Các lĩnh vực của thị giác máy tính

Computer Vision có nhiệm vụ trong các lĩnh vực sau:

Xử lý hình ảnh

Đây là một trong những lĩnh vực hoạt động quan trọng nhất ở trong kỹ thuật thị giác máy tính, đóng vai trò tiền đề cho rất nhiều những nghiên cứu chuyên sâu sau này. Đây là một lĩnh vực có tính khoa học và kỹ thuật công nghệ. Xử lý hình ảnh là một ngành khoa học vẫn còn khá mới mẻ trên thế giới nếu so sánh với nhiều ngành khoa học khác tuy nhiên tốc độ phát triển của lĩnh vực này là rất nhanh chóng, mạnh mẽ, kích thích các đơn vị trung tâm nghiên cứu hoạt động hiệu quả, khẩn trương hơn.

Hai nhiệm vụ cơ bản nhất của việc xử lý hình ảnh là làm thế nào để nâng cao được chất lượng thông tin hình ảnh tối đa và thực hiện được việc xử lý số liệu cung cấp cho những quá trình công việc khác trong đó có việc ứng dụng công nghệ thị giác máy tính vào việc điều khiển. Xử lý các hình ảnh trước đây chủ yếu chỉ được sử dụng để làm nâng cao chất lượng hình ảnh (gia tăng chất lượng hình ảnh quang học trong mắt những người xem, quan sát).

Tuy nhiên trong thời gian gần đây, phạm vi việc ứng dụng xử lý hình ảnh đã được mở rộng không ngừng, có thể nói là hiện nay không có bất cứ lĩnh vực khoa học nào trên thế giới hiện không sử dụng đến những thành tựu của lĩnh vực công nghệ xử lý ảnh kỹ thuật số.

Nhận diện mẫu

Công nghệ này sử dụng để giải thích các kỹ thuật khác nhau trong việc phân loại mẫu.

Quang trắc

Đây là lĩnh vực có liên quan đến việc thu thập những số đo chính xác nhất từ hình ảnh. Công việc này sẽ giúp nghiên cứu tổng hợp dữ liệu hiệu quả phục vụ cho những mục đích cụ thể.

Ứng dụng của thị giác máy tính trong thực tiễn

Computer Vision có rất nhiều ứng dụng trong đời sống như:

Phát hiện các khiếm khuyết

Đây được coi là ứng dụng phổ biến nhất và cũng hữu ích nhất của công nghệ thị giác máy tính. Cho đến thời điểm hiện tại thì việc phát hiện ra những yếu tố bị lỗi thường sẽ chỉ được tiến hành, thực hiện bởi những người giám sát được chỉ định và mở rộng hơn thì họ sẽ không thể nào có đủ khả năng để kiểm soát được đầy đủ toàn bộ cả một quy trình hệ thống với nhiều quy trình.

Với công nghệ thị giác máy tính, chúng ta có thể dễ dàng thực hiện việc kiểm tra tất cả những lỗi nhỏ nhất xuất hiện trong hình ảnh từ những vết nứt kim loại, lỗi màu sơn, bản in bị xấu, có kích thước nhỏ hơn là 0,05mm. Việc xử lý hình ảnh này còn nhanh và thậm chí là tốt hơn so với mắt thường của con người gấp rất nhiều lần. Thuật toán này được nghiên cứu, thiết kế và đào tạo một cách đặc biệt cho từng loại ứng dụng cụ thể thông qua những hình ảnh có vấn đề khiếm khuyết và không có lỗi khuyết tật.

Trình đọc tự động

Nếu trước đây bạn đã từng sử dụng ứng dụng Google translate trên máy di động, bạn có thể đã từng phát hiện ra được khả năng trỏ camera trên điện thoại thông minh vào bất cứ văn bản từ bất kỳ một số các ngôn ngữ nào đó và dịch văn bản này sang một ngôn ngữ khác trên màn hình điện thoại gần như là ngay lập tức.

Computer Vision sử dụng một thuật toán nhận dạng ký tự (OCR) để có thể thực hiện việc trích xuất thông tin, cụ thể là nhận dạng nhanh chóng các ký tự quang học - cho phép tạo nên một bản dịch có tính chính xác cao sau đó chuyển thành một lớp phủ lên nội dung văn bản thực.

Vận hành tự động

Những chiếc xe không người lái có thể tự điều hướng tránh tai nạn là phát minh được dựa trên công nghệ Computer vision và Deep learning. Mặc dù các dòng xe tự lái cho đến thời điểm hiện tại vẫn chưa thể thực sự thay thế hoàn toàn người lái, nhưng công nghệ xe tự hành đã cũng đã có những tiến bộ rất đáng kể trong một vài năm qua. 

Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI phân tích các dữ liệu thu thập được từ hàng triệu những người lái xe, học hỏi từ các hành vi lái xe của họ để từ đó tự động tìm ra làn đường, ước tính chính xác độ cong đường, phát hiện ra những mối nguy hiểm trên đường và có thể giải thích những tín hiệu trên đường và các tín hiệu giao thông. 

Xử lý dữ liệu

Để có thể hỗ trợ cho con người có thể thực hiện được chính xác những nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh và qua đó có thể tổ chức chính xác thông tin, các công cụ Computer Vision và mô hình học sâu Deep Learning đã được đưa vào việc nghiên cứu chuyên sâu, đòi hỏi một khối lượng dữ liệu rất lớn phải được dán nhãn cụ thể.

Khi các thuật toán Deep Learning ngày càng được phát triển, chúng chủ yếu được sử dụng để thay thế quy trình thực hiện gắn thẻ thủ công thông qua một phương pháp tiếp cận mới được gọi chính xác là nghiên cứu dữ liệu đám đông - đây là một công việc thu thập thông tin hình ảnh theo thời gian thực tự động và gắn thẻ dữ liệu do những chuyên gia tạo ra và từ đó máy học sẽ bắt đầu quy trình tiếp cận và nhận dạng chính xác các đối tượng.

Hy vọng bài viết trên đã giải thích cho bạn hiểu rõ về thuật ngữ Computer Vision - thị giác máy tính là gì và những tính năng, ứng dụng của chúng. Công nghệ này được dự đoán sẽ còn phát triển mạnh mẽ hơn nữa trong tương lai.