Thị giác máy tính là một trong những lĩnh vực hot nhất của khoa học máy tính và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Cùng tìm hiểu về thị giác máy tính qua bài viết sau.
1. Thị giác máy tính là gì?
Thị giác máy tính – Computer vision mang nghĩa xử lý và nhận dạng hình ảnh, là một lĩnh vực bao gồm các phương pháp thu nhận, xử lý ảnh kỹ thuật số, phân tích và nhận dạng các hình ảnh. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống nhân tạo có thể tiếp nhận các hình ảnh thu được hay tập dữ liệu đa chiều để phân tích, xử lí nó theo ý muốn.
Bằng việc kết hợp các mô hình khác như: máy học, mạng noron,… máy móc ngày càng thông minh, có khả năng nhận biết được thế giới qua “mắt” của nó, giúp hệ thống thị giác máy tính nhân tạo có những quyết định linh hoạt và chính xác hơn.
Thị giác máy tính (Computer Vision) là một trong những lĩnh vực hot nhất của khoa học máy tính và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.
Thị giác máy tính bao gồm các lĩnh vực sau:
- Xử lí hình ảnh: Phát triển các thuật toán xử lí ảnh như tăng/giảm chất lượng ảnh, lọc nhiễu…
- Nhận diện mẫu: Giải thích các kỹ thuật khác nhau để phân loại mẫu.
- Quang trắc: Liên quan đến việc thu thập các số đo chính xác từ hình ảnh.
2. Xử lý ảnh là gì?
Xử lý ảnh là một trong các thành phần quan trọng nhất tạo nên thị giác máy tính, làm tiền đề cho nhiều nghiên cứu sau này. Xử lí ảnh có 2 nhiệm vụ cơ bản là nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh và xử lý số liệu.
Khi bạn nhìn vào hình ảnh sau đây, bạn sẽ thấy người, vật thể và các tòa nhà. Nó mang đến những ký ức về những trải nghiệm trong quá khứ, những tình huống tương tự bạn gặp phải. Nhưng đối với máy tính, hình ảnh này giống như tất cả các hình ảnh khác, là một mảng các pixel, các giá trị số đại diện cho các sắc độ của màu đỏ, xanh lá cây và xanh dương.
Một trong những thách thức mà các nhà khoa học máy tính phải vật lộn từ những năm 1950s là tạo ra những cỗ máy có thể hiểu được hình ảnh và video như con người. Lĩnh vực thị giác máy tính từ đó đã trở thành một trong những lĩnh vực nghiên cứu hot nhất về khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo.
3. Lịch sử thị giác máy tính
Năm 1966, Seymour Papert và Marvin Minsky, hai nhà tiên phong về trí tuệ nhân tạo, đã khởi động một dự án mang tên “Summer Vision Project“, một nỗ lực kéo dài hai tháng và kéo theo 10 người để tạo ra một hệ thống máy tính có thể nhận dạng các vật thể trong ảnh.
Để hoàn thành nhiệm vụ, một chương trình máy tính phải có khả năng xác định pixel nào thuộc về đối tượng nào. Đây là một vấn đề mà hệ thống thị giác của con người, được cung cấp bởi kiến thức rộng lớn của chúng ta về thế giới thực và hàng tỷ năm tiến hóa, có thể giải quyết một cách dễ dàng. Nhưng đối với máy tính, thế giới chỉ bao gồm các con số, đó là một nhiệm vụ đầy thách thức. Hẳn nhiên, Summer Vision Project đã không đi xa và mang lại kết quả khá hạn chế.
Vào năm 1979, nhà khoa học Nhật Bản Kunihiko Fukushima đã đề xuất neocognitron , một hệ thống thị giác máy tính dựa trên nghiên cứu khoa học thần kinh được thực hiện trên vỏ não về thị giác của con người. Mặc dù neocognitron của Fukushima không thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trực quan phức tạp nào, nhưng nó đã đặt nền tảng cho một trong những phát triển quan trọng nhất trong lịch sử thị giác máy tính.
Vào những năm 1980s, nhà khoa học máy tính người Pháp Yan LeCun đã giới thiệu mạng thần kinh tích chập (convolutional neural network, CNN), một hệ thống AI lấy cảm hứng từ neocognitron của Fukushima. Một CNN bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh nhân tạo, các thành phần toán học mô phỏng gần giống hoạt động của các phiên bản sinh học của chúng.
Khi một CNN xử lý một hình ảnh, mỗi lớp của nó sẽ trích xuất các đặc trưng cụ thể từ các pixel. Lớp đầu tiên phát hiện những thứ rất cơ bản, chẳng hạn như các cạnh dọc và ngang. Khi bạn di chuyển sâu hơn vào mạng thần kinh, các lớp sẽ phát hiện các đặc trưng phức tạp hơn, bao gồm các góc và hình dạng. Các lớp cuối cùng của CNN phát hiện những thứ cụ thể như khuôn mặt, cánh cửa và xe hơi. Lớp đầu ra của CNN cung cấp một bảng các giá trị số biểu thị xác suất mà một đối tượng cụ thể được phát hiện trong ảnh.
Mạng thần kinh tích chập của LeCun rất tuyệt vời và cho thấy rất nhiều hứa hẹn, nhưng chúng bị cản trở bởi một vấn đề nghiêm trọng: Điều chỉnh và sử dụng chúng đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán không có sẵn tại thời điểm đó. CNN cuối cùng đã tìm thấy việc sử dụng thương mại trong một số lĩnh vực hạn chế như ngân hàng và dịch vụ bưu chính, nơi chúng được sử dụng để xử lý các chữ số và chữ viết tay trên phong bì và các tờ séc. Nhưng trong lĩnh vực nhận diện đối tượng, họ đã thất bại và nhường chỗ cho các kỹ thuật học máy khác, như ‘support vector machines’ và ‘random forests’.
Vào năm 2012, các nhà nghiên cứu AI từ Toronto đã phát triển AlexNet, một mạng thần kinh tích chập chiếm ưu thế trong cuộc thi nhận dạng hình ảnh ImageNet nổi tiếng. Chiến thắng của AlexNet cho thấy với sự gia tăng sẵn có của dữ liệu và tài nguyên điện toán, có lẽ đã đến lúc phải trở lại với CNN. Sự kiện này đã làm hồi sinh sự quan tâm đến các CNN và tạo ra một cuộc cách mạng trong Deep Learning, phân nhánh của Machine Learning liên quan đến việc sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo nhiều lớp.
Nhờ những tiến bộ trong mạng thần kinh tích chập và học sâu, từ đó, lĩnh vực thị giác máy tính đã phát triển nhờ những bước nhảy vọt.
4. Ứng dụng của Thị giác Máy tính
Thị giác máy tính là một chuyên ngành đã phát triển khá lâu và có nhiều ứng dụng rộng rãi trong đời sống, giúp cho máy tính “nhìn” được như con người. Nó đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, các thành tựu nổi bật đáng kể đến như:
Trong y học, các thuật toán xử lý ảnh cho phép biến đổi hình ảnh được tạo ra từ nguồn bức xạ X-ray hay nguồn bức xạ siêu âm hình ảnh quang học trên bề mặt phim x-quang hoặc trực tiếp lên bề mặt màn hình hiển thị. Hình ảnh các cơ quan chức năng của con người được xử lí tiếp nâng cao độ tương phản, lọc, tách các phần cần thiết hay tạo ra hình ảnh không gian 3 chiều (siêu âm ba chiều). Mới nhất hiện nay, thị giác máy tính tạo ra ứng dụng giúp hỗ trợ thị giác cho người mù…
Trong lĩnh vực địa chất, kỹ thuật làm nổi đường biên và khôi phục hình ảnh giúp nâng cao chất lượng vệ tinh tạo ra bản đồ địa hình 3D với độ chính xác cao.
Trong khí tượng học, ảnh thông qua vệ tinh, đưa ra các thông tin Trái Đất trên một vùng rộng lớn, giúp cho việc dự báo thời tiết chính xác hơn.
Trong lĩnh vực hình sự và bảo mật, kiểm soát truy cập, trong quá trình xử lí nhận dang vân tay, khuôn mặt hay nhận dạng biển số xe giúp phát hiện nhanh đối tượng nghi vấn, cũng như nâng cao quá trình bảo mật, giám sát hay nhận dạng mục tiêu trong lĩnh vực quân sự.
Không chỉ thế, thị giác máy tính ứng dụng trong việc điều khiển tiến trình như các robot trong công nghiệp, hay các thiết bị, xe tự hành AGV hay trong các quá trình kiểm tra trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp, giúp thúc đẩy quá trình tự động hóa sản xuất …
Ngoài ra, thị giác máy tính còn có vai trò tương tác (đóng vai trò làm đầu vào cho thiết bị trong quá trình tương tác giữa người và máy).
Một lĩnh vực đã đạt được tiến bộ rõ rệt nhờ những tiến bộ trong thị giác máy tính là nhận diện khuôn mặt. Apple sử dụng thuật toán nhận dạng khuôn mặt để mở khóa iPhone. Facebook sử dụng nhận dạng khuôn mặt để phát hiện người dùng trong ảnh bạn đăng lên mạng (mặc dù không phải ai cũng thích điều này). Tại Trung Quốc, nhiều nhà bán lẻ hiện cung cấp công nghệ thanh toán qua nhận diện khuôn mặt, giúp khách hàng không cần phải tiếp cận với túi tiền của họ.
Xe tự lái cũng phụ thuộc rất nhiều vào thị giác máy tính để hiểu được môi trường xung quanh. Các thuật toán học sâu phân tích các nguồn cấp dữ liệu video từ các camera được cài đặt trên xe và phát hiện người, xe hơi, mặt đường và các vật thể khác để giúp chiếc xe di chuyển trong môi trường của nó.
Tuy nhiên, những tiến bộ trong nhận dạng khuôn mặt cũng gây ra lo lắng cho những người ủng hộ quyền riêng tư. Đặc biệt là khi các cơ quan chính phủ ở các quốc gia khác nhau đang sử dụng nó để giám sát công dân của họ.
5. Những hạn chế của thị giác máy tính
Các hệ thống thị giác máy tính hiện tại thực hiện tốt việc phân loại hình ảnh và bản địa hóa các đối tượng trong ảnh, khi chúng được đào tạo đầy đủ với các ví dụ. Nhưng ở phần cốt lõi của chúng, các thuật toán học sâu cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng thị giác máy tính chính là việc đối chiếu các mẫu pixel. Chúng không hiểu những gì đang diễn ra trong các hình ảnh.
Việc hiểu mối quan hệ giữa người và đối tượng trong dữ liệu trực quan đòi hỏi phải có các cảm nhận và các kiến thức cơ bản chung. Đó là lý do tại sao các thuật toán thị giác máy tính được sử dụng bởi các mạng xã hội có thể phát hiện các nội dung khỏa thân, nhưng thường phải khó khăn để phân biệt sự khác biệt giữa ảnh khoả thân an toàn (ví dụ cho con bú hoặc nghệ thuật Phục hưng) và nội dung bị cấm như nội dung khiêu dâm. Tương tự như vậy, thật khó để các thuật toán này nói lên sự khác biệt giữa tuyên truyền cực đoan và một phim tài liệu về các nhóm cực đoan!
Con người có thể khai thác kiến thức rộng lớn về thế giới của mình để lấp đầy những lỗ hổng khi họ đối mặt với một tình huống mà họ chưa từng thấy trước đây. Không giống như con người, các thuật toán thị giác máy tính cần phải được hướng dẫn kỹ lưỡng về các loại đối tượng mà chúng phải phát hiện. Ngay khi môi trường của chúng chứa những thứ đi chệch khỏi các ví dụ đã được đào tạo, chúng bắt đầu hành động theo những cách phi lý, chẳng hạn như không phát hiện ra các phương tiện khẩn cấp dừng đỗ ở những vị trí khác thường.
Hiện tại, giải pháp duy nhất để giải quyết những vấn đề này là đào tạo các thuật toán AI trên với ngày càng nhiều các ví dụ, với hy vọng lượng dữ liệu bổ sung sẽ bao quát mọi tình huống mà AI sẽ gặp phải. Nhưng những kinh nghiệm cho thấy, nếu không có sự nhận thức theo tình huống, sẽ luôn có những góc khuất trong những tình huống hiếm hoi làm rối loạn thuật toán AI.
Nhiều chuyên gia tin rằng chúng ta sẽ chỉ đạt được thị giác máy tính thực sự khi chúng ta tạo ra trí thông minh chung nhân tạo (artificial general intelligence), AI có thể giải quyết các vấn đề theo cách tương tự như con người. Như nhà khoa học máy tính và nhà nghiên cứu AI Melanie Mitchell đã nói trong cuốn sách Trí thông minh nhân tạo: Hướng dẫn về tư duy con người: “Dường như trí thông minh thị giác không dễ tách rời khỏi phần còn lại của trí thông minh, đặc biệt là kiến thức chung, sự trừu tượng và kỹ năng ngôn ngữ. Thêm vào đó, có thể các kiến thức cần thiết cho trí thông minh thị giác của con người không thể học được từ hàng triệu bức ảnh được tải xuống từ web, nhưng phải được trải nghiệm theo một cách nào đó trong thế giới thực”.
