Nhận diện hình ảnh là gì?

Nhận diện hình ảnh, trong bối cảnh học máy, là một lĩnh vực công nghệ huấn luyện máy tính để diễn giải và hiểu thế giới trực quan. Nó bao gồm các thuật toán và mô hình được thiết kế nhằm nhận dạng và phân loại hình ảnh dựa trên các mẫu và đối tượng bên trong. Bằng cách chuyển đổi hình ảnh thành thông tin dạng số hoặc ký hiệu, nhận diện hình ảnh có thể lý giải thế giới theo những cách tương tự như thị giác của con người.

Tầm quan trọng của nhận diện hình ảnh là rất lớn. Từ y tế đến an ninh, bán lẻ và mạng xã hội, các ứng dụng của nó hiện diện khắp nơi, cách mạng hóa các ngành bằng việc tự động hóa những nhiệm vụ trước đây đòi hỏi thị giác và nhận thức của con người.

Giải thích về nhận diện hình ảnh

Về cốt lõi, nhận diện hình ảnh là một quy trình gồm nhiều bước. Đầu tiên, hình ảnh được thu nhận, thường là ảnh kỹ thuật số hoặc khung hình video. Tiếp theo là tiền xử lý nhằm cải thiện chất lượng hình ảnh và loại bỏ nhiễu không cần thiết. Điều này có thể bao gồm điều chỉnh độ sáng, tương phản và các tham số khác để chuẩn hóa đầu vào.

Hình ảnh đã xử lý sau đó được phân tích bằng các thuật toán học máy. Các đặc trưng được trích xuất, có thể là các mẫu, màu sắc, kết cấu, hình dạng hoặc những khía cạnh xác định khác của hình ảnh. Những đặc trưng này được đưa vào một bộ phân loại, tức mô hình học máy đã được huấn luyện, để diễn giải hình ảnh. Đầu ra của bộ phân loại là một dự đoán, xác định hình ảnh thể hiện điều gì dựa trên tri thức đã học. Sau khi nhận dự đoán từ bộ phân loại, có thể thực hiện các bước hậu xử lý như lọc hoặc tinh chỉnh kết quả để tăng tính hữu ích của đầu ra, trong khi các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu và học chuyển giao có thể được sử dụng để nâng cao hiệu năng hơn nữa.

Kỹ thuật nhận diện hình ảnh

Nhiều kỹ thuật được sử dụng để đạt được nhận diện hình ảnh trong học máy, bao gồm:

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN). CNN là một lớp thuật toán học sâu chủ yếu dùng trong nhận diện hình ảnh. Chúng xử lý trực tiếp hình ảnh và giỏi trong việc nhận ra các cấp bậc không gian hoặc mẫu trong một hình ảnh.

• Học sâu. Học sâu sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều tầng (cấu trúc sâu) để mô hình hóa và hiểu các mẫu phức tạp. Nó đặc biệt hữu ích khi xử lý các tập dữ liệu lớn, không có cấu trúc như hình ảnh.

• Trích xuất đặc trưng. Điều này liên quan đến việc xác định các điểm then chốt hoặc thuộc tính độc đáo trong hình ảnh, như cạnh, góc và đốm. Các thuật toán dùng cho trích xuất đặc trưng bao gồm Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), Speeded-Up Robust Features (SURF) và Histogram of Oriented Gradients (HOG).

Ví dụ về các trường hợp sử dụng thực tế của nhận diện hình ảnh

Nhận diện hình ảnh là thành phần không thể thiếu của nhiều công nghệ hiện đại, bao gồm:

• Y tế. Nhận diện hình ảnh được dùng để phân tích các ảnh chẩn đoán như MRI hoặc CT nhằm chẩn đoán bệnh và phát hiện bất thường. Nó có thể giúp nhận ra các mẫu hoặc điểm bất thường trong những hình ảnh này, cho phép chẩn đoán chính xác và can thiệp điều trị kịp thời.
• Bán lẻ. Để nâng cao trải nghiệm khách hàng, nhận diện hình ảnh được sử dụng trong bán lẻ để cho phép khách hàng dễ dàng tìm sản phẩm bằng cách chụp ảnh. Ngoài ra, nó còn được ứng dụng trong hệ thống tự thanh toán để nhận diện mặt hàng hiệu quả và rút ngắn quy trình thanh toán.
• Xe tự hành. Nhận diện hình ảnh rất quan trọng trong việc giúp xe tự hành hiểu môi trường xung quanh, bao gồm nhận biết chướng ngại vật, biển báo giao thông và người đi bộ.

Hạn chế của nhận diện hình ảnh là gì?

Dù có nhiều ứng dụng, nhận diện hình ảnh vẫn tồn tại hạn chế. Ví dụ:

• Phụ thuộc vào dữ liệu. Nếu dùng học có giám sát để gán nhãn hình ảnh, độ chính xác của nhận diện hình ảnh phụ thuộc nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả chất lượng gán nhãn. Thu thập dữ liệu huấn luyện đa dạng và đại diện, đảm bảo gán nhãn chính xác thông qua xác minh của con người, và tận dụng học chuyển giao với các mô hình tiền huấn luyện có thể giúp giảm thiểu vấn đề này.
• Dễ bị tấn công đối nghịch. Những thay đổi nhỏ, thường khó nhận thấy trong hình ảnh có thể đánh lừa hệ thống nhận diện. Ví dụ, một cuộc tấn công đối nghịch có thể thêm nhiễu nhỏ vào ảnh biển báo dừng, khiến hệ thống nhận diện hình ảnh phân loại sai thành biển giới hạn tốc độ. Để khắc phục, cần phát triển các mô hình học máy vững chắc bằng cách kết hợp các kỹ thuật như huấn luyện đối nghịch, chưng cất phòng thủ hoặc sử dụng các cơ chế phòng vệ có chứng nhận đưa ra bảo đảm trước những kiểu tấn công này.
• Khó hiểu ngữ cảnh. Trong khi thị giác con người có thể hiểu ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các đối tượng, các hệ thống nhận diện hình ảnh thường gặp khó khăn. Các thuật toán học máy tiên tiến, được huấn luyện trên bộ dữ liệu khổng lồ, thường có khả năng đưa ra diễn giải hình ảnh chính xác hơn.

Nhận diện hình ảnh so với phát hiện đối tượng

Mặc dù cả hai đều liên quan đến diễn giải hình ảnh, nhận diện hình ảnh và phát hiện đối tượng có vai trò khác nhau. Nhận diện hình ảnh xác định toàn bộ hình ảnh thể hiện điều gì, như nhận ra bức ảnh là phong cảnh, chân dung, hay cảnh đêm. Ngược lại, phát hiện đối tượng tiến thêm một bước bằng cách định vị và nhận dạng nhiều đối tượng trong một hình ảnh.

Ví dụ, trong khi nhận diện hình ảnh có thể xác định một bức ảnh là cảnh đường phố, phát hiện đối tượng có thể nhận biết và định vị ô tô, người đi bộ, tòa nhà và thậm chí các giống chó cụ thể trong cùng bức ảnh.

Phát hiện đối tượng kết hợp nhận diện hình ảnh và định vị, cho ra nhận dạng chính xác và vị trí của các đối tượng trong hình ảnh. Định vị bao gồm việc xác định vị trí chính xác của một đối tượng trong ảnh, thường được biểu thị bằng cách vẽ các hộp giới hạn quanh từng đối tượng. Phân tích này làm giàu hiểu biết của chúng ta về hình ảnh và thúc đẩy việc khám phá sâu hơn hoặc hành động dựa trên các đối tượng đã nhận diện.

6 bước triển khai ứng dụng nhận diện hình ảnh

Có rất nhiều tài nguyên để bạn sử dụng cho việc gán nhãn ảnh, tiền xử lý, tăng cường dữ liệu và lựa chọn thuật toán, tất cả đều có thể tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn. Trong số vô vàn mô hình nhận diện hình ảnh, ResNet 50 nổi bật là phổ biến nhất và là mô hình tôi ưa dùng.

ResNet là một loại mạng nơ-ron tích chập đưa các ý tưởng về học dư thừa (residual learning) và kết nối bỏ qua (skip connections) lên hàng đầu. Điều này cho phép huấn luyện các mô hình sâu hơn một cách dễ dàng hơn.

Dưới đây là các bước tôi sẽ thực hiện để xây dựng một ứng dụng nhận diện hình ảnh, cho một dự án như phân loại hình ảnh các loài chim.

1. Thu thập dữ liệu

Hầu hết các mô hình phân loại hình ảnh chính xác là các mô hình tiền huấn luyện đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu hình ảnh lớn. Điều này có nghĩa bạn không cần số lượng hình ảnh khổng lồ để đạt kết quả chính xác. Ngay cả 100 ảnh cho mỗi lớp cũng có thể đạt độ chính xác trên 80%. Bạn có thể tìm các tập dữ liệu hình ảnh nguồn mở trên Kaggle cho dự án của mình.

2. Gán nhãn dữ liệu

Khi đã có một tập dữ liệu hình ảnh chưa gán nhãn, điều cần thiết là gán nhãn và xác thực nhãn trước khi phân tích tập dữ liệu hình ảnh.

3. Tiền xử lý

Trước khi huấn luyện mô hình, bạn cần tiền xử lý hình ảnh bằng cách tải chúng lên, làm sạch dữ liệu và chuyển đổi thành ma trận số. Sau đó, bạn có thể sử dụng nhiều kỹ thuật tăng cường để mở rộng kích thước tập ảnh. Các kỹ thuật này bao gồm cắt xén, lật, dịch màu, co giãn, biến dạng, tịnh tiến, và hơn thế nữa.

4. Lựa chọn mô hình

Giai đoạn này liên quan đến việc thử nghiệm các mô hình CNN khác nhau và đánh giá hiệu năng của chúng bằng cách huấn luyện trên tập dữ liệu huấn luyện nhỏ hơn. Cuối cùng, bạn sẽ xác định mô hình hoạt động tốt nhất.

5. Huấn luyện và đánh giá mô hình

Trong kịch bản này, bạn đã chọn ResNet 50 và dự định tối ưu các siêu tham số để cải thiện độ chính xác. Việc đánh giá mô hình trên tập kiểm thử là tối quan trọng để thu thập thông tin cốt lõi về độ chính xác và độ ổn định. Sau đó, bạn có thể chọn mô hình hoạt động tốt nhất và lưu lại trọng số của nó.

6. Ứng dụng web

Cuối cùng, bạn tạo một API hoặc ứng dụng web để tải trọng số mô hình đã lưu và dự đoán lớp của hình ảnh. Phần này cần được kiểm thử nhiều hơn, vì bạn muốn đánh giá thông lượng và hiệu năng của mô hình theo thời gian và trên dữ liệu chưa từng thấy. Khi hài lòng với kết quả, bạn có thể triển khai ứng dụng web cùng mô hình vào môi trường sản xuất.

Quy trình này có thể nghe rối rắm lúc đầu, nhưng khi bạn bắt tay vào một dự án phân loại hình ảnh, bạn sẽ phát hiện ra nhiều cách giải cho cùng một tác vụ. Đây là một quá trình thử nghiệm và học hỏi, cuối cùng sẽ giúp bạn xây dựng một danh mục khoa học dữ liệu vững vàng hơn.

Muốn tìm hiểu thêm về AI? Hãy xem các tài nguyên sau:

• Khóa học Hiểu về học máy
• Khóa học Xử lý ảnh bằng Python
• Khóa học Tìm hiểu ChatGPT
• Học máy là gì?