Computer Vision là gì? Tìm hiểu về thị giác máy tính

Computer Vision là gì? Công nghệ Computer Vision hoạt động như thế nào và được ứng dụng như thế nào trong cuộc sống của chúng ta. Hãy cùng Trainocate Vietnam tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé.

1. Computer Vision - Thị giác máy tính là gì?

Computer Vison là một nhánh của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính và hệ thống tự động phân tích, xử lý và diễn giải dữ liệu hình ảnh hoặc video giống như cách con người quan sát bằng mắt. Computer Vision sử dụng các mô hình học máy giúp máy móc nhận biết đối tượng, phân loại hình ảnh, theo dõi chuyển động và đưa ra quyết định dựa trên thông tin thị giác.

Đặc biệt với sự phát triển mạnh mẽ của phần cứng, đặc biệt là GPU, cùng với sự bùng nổ của học sâu (Deep Learning) đã giúp thị giác máy tính đạt được độ chính xác vượt trội hơn trong nhiều bài toán phức tạp.

2. Computer Vision hoạt động như thế nào?

Computer Vision hoạt động dựa trên việc mô phỏng cách con người nhìn và hiểu thế giới, nhưng thay vì sử dụng mắt và não, hệ thống sử dụng camera, thuật toán và mô hình học máy để phân tích dữ liệu hình ảnh.

Trước hết, hệ thống sẽ thu thập dữ liệu từ camera, cảm biến hoặc video có sẵn. Dữ liệu này ở dạng số, được cấu thành từ các pixel mang giá trị về màu sắc và cường độ sáng. Tuy nhiên, dữ liệu thô thường chứa nhiễu hoặc chưa tối ưu, vì vậy bước tiền xử lý sẽ được thực hiện để chuẩn hóa kích thước ảnh, điều chỉnh ánh sáng, giảm nhiễu và cải thiện chất lượng tổng thể.

Sau khi hình ảnh được chuẩn hóa, hệ thống tiến hành trích xuất đặc trưng. Đây là quá trình xác định những yếu tố quan trọng trong ảnh như cạnh, hình dạng, kết cấu hoặc màu sắc. Trong các phương pháp truyền thống, đặc trưng được thiết kế thủ công. Còn trong các hệ thống hiện đại sử dụng Deep Learning, đặc trưng được học tự động thông qua các lớp của mạng nơ-ron tích chập (CNN).

Khi đặc trưng đã được trích xuất, mô hình học máy sẽ phân tích và so sánh chúng với dữ liệu đã được huấn luyện trước đó. Thông qua quá trình này, hệ thống có thể phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn từng vùng trong ảnh hoặc theo dõi chuyển động trong video. Mỗi mô hình sẽ tính toán xác suất và đưa ra dự đoán phù hợp với bài toán cụ thể.

Cuối cùng, hệ thống chuyển kết quả phân tích thành đầu ra có thể sử dụng, chẳng hạn như xác định một sản phẩm lỗi trên dây chuyền sản xuất, nhận diện khuôn mặt để mở khóa thiết bị, hoặc điều hướng phương tiện tự hành.

Toàn bộ quá trình này diễn ra rất nhanh, thường chỉ trong vài mili giây, giúp máy tính có khả năng “nhìn” và phản hồi gần như theo thời gian thực.

3. Các tác vụ của Computer Vision

Computer Vision bao gồm nhiều tác vụ khác nhau, mỗi tác vụ thể hiện một mức độ “hiểu” hình ảnh của hệ thống. Tùy vào mục tiêu bài toán, mô hình thị giác máy tính sẽ được thiết kế để thực hiện một hoặc nhiều nhiệm vụ sau:

• Phân loại hình ảnh (Image Classification) là tác vụ cơ bản nhất. Hệ thống sẽ gán nhãn cho toàn bộ bức ảnh dựa trên nội dung chính xuất hiện trong đó. Ví dụ, mô hình có thể xác định ảnh thuộc nhóm “mèo”, “chó” hoặc “xe hơi”. Đây là nền tảng của nhiều bài toán thị giác máy tính.

• Phát hiện đối tượng (Object Detection) mở rộng hơn so với phân loại. Thay vì chỉ cho biết trong ảnh có gì, hệ thống còn xác định vị trí của từng đối tượng bằng cách vẽ hộp giới hạn (bounding box) xung quanh chúng. Tác vụ này được ứng dụng nhiều trong giám sát giao thông, an ninh và xe tự hành.

• Phân đoạn hình ảnh (Image Segmentation) là mức độ chi tiết cao hơn. Hệ thống gán nhãn cho từng pixel trong ảnh để phân biệt các vùng khác nhau. Có hai dạng chính là phân đoạn ngữ nghĩa (semantic segmentation), nơi các đối tượng cùng loại có chung nhãn, và phân đoạn theo từng cá thể (instance segmentation), nơi mỗi đối tượng được tách riêng biệt.

• Nhận diện khuôn mặt (Face Recognition) là một ứng dụng phổ biến của Computer Vision. Hệ thống không chỉ phát hiện khuôn mặt trong ảnh mà còn xác định chính xác danh tính của người đó bằng cách so sánh với dữ liệu đã lưu trữ.

• Nhận dạng ký tự quang học (OCR – Optical Character Recognition) cho phép trích xuất văn bản từ hình ảnh hoặc tài liệu quét. Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong số hóa tài liệu và nhận diện biển số xe.

• Theo dõi đối tượng (Object Tracking) là tác vụ xử lý video, trong đó hệ thống theo dõi sự di chuyển của một hoặc nhiều đối tượng qua các khung hình liên tiếp. Điều này đặc biệt quan trọng trong hệ thống giám sát và phân tích hành vi.

Ngoài ra, Computer Vision còn bao gồm các nhiệm vụ nâng cao như tái tạo hình ảnh 3D, ước lượng tư thế (pose estimation), nhận diện hành động và phân tích cảnh. Những tác vụ này cho thấy phạm vi ứng dụng rộng lớn và tiềm năng phát triển mạnh mẽ của thị giác máy tính trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

4. Ứng dụng của Computer Vision trong đời sống

Sức khỏe và y tế

Computer Vision được ứng dụng mạnh mẽ trong chẩn đoán hình ảnh. Ví dụ thực tế là hệ thống AI hỗ trợ đọc ảnh X-quang phổi để phát hiện dấu hiệu viêm phổi hoặc ung thư phổi ở giai đoạn sớm. Nhiều bệnh viện hiện nay sử dụng phần mềm phân tích MRI để xác định vùng tổn thương não sau đột quỵ, giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị nhanh hơn.

Giao thông

Tại nhiều thành phố, camera giao thông sử dụng thị giác máy tính để phát hiện vượt đèn đỏ hoặc đi sai làn đường và tự động gửi thông báo vi phạm. Ngoài ra hệ thống camera của các dòng xe tự lái như Tesla đều trang bị công nghệ Computer Vision để liên tục phân tích môi trường xung quanh để nhận diện làn đường, đèn tín hiệu và người đi bộ giúp xe có thể di chuyển một cách an toàn.

An ninh 

Trong lĩnh vực an ninh, công nghệ nhận diện khuôn mặt được triển khai tại sân bay để xác minh danh tính hành khách khi làm thủ tục lên máy bay. Một ví dụ khác là hệ thống camera thông minh tại trung tâm thương mại có thể phát hiện hành vi đáng ngờ như tụ tập bất thường hoặc xâm nhập khu vực cấm.

Thương mại điện tử

Các nền tảng như Shopee hoặc Amazon cho phép người dùng tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh. Chỉ cần chụp ảnh một đôi giày, hệ thống sẽ đề xuất các sản phẩm tương tự. Ở mô hình cửa hàng Amazon Go, khách hàng có thể lấy sản phẩm và rời đi mà không cần thanh toán tại quầy, vì hệ thống Computer Vision tự động ghi nhận và tính tiền.

Sản xuất công nghiệp

Trong sản xuất công nghiệp, các nhà máy điện tử sử dụng camera tích hợp AI để kiểm tra bo mạch và phát hiện lỗi linh kiện cực nhỏ. Ví dụ, trong ngành sản xuất ô tô, hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện vết xước trên bề mặt sơn với độ chính xác cao hơn kiểm tra thủ công.

Nông nghiệp

Trong nông nghiệp thông minh, drone được trang bị Computer Vision để bay qua cánh đồng và phân tích tình trạng cây trồng. Hệ thống có thể phát hiện khu vực thiếu nước hoặc sâu bệnh, từ đó giúp nông dân xử lý kịp thời và tối ưu năng suất.

Tạm kết

Computer Vision không còn là công nghệ trong phòng thí nghiệm mà đã trở thành một phần quen thuộc trong nhiều hoạt động hằng ngày. Từ việc mở khóa điện thoại bằng khuôn mặt, mua sắm bằng hình ảnh cho đến hệ thống giám sát giao thông thông minh, thị giác máy tính đang âm thầm vận hành phía sau rất nhiều tiện ích mà chúng ta sử dụng mỗi ngày.

Đặc biệt trong thời đại dữ liệu hình ảnh và video tăng trưởng theo cấp số nhân, vai trò của thị giác máy tính sẽ tiếp tục mở rộng và trở thành nền tảng cho nhiều giải pháp thông minh trong tương lai. Khi kết hợp với trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn (Big Data) và Internet of Things (IoT), Computer Vision không chỉ dừng lại ở việc “nhìn” mà còn có khả năng phân tích hành vi, dự đoán xu hướng và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực.