Nhận dạng hình ảnh
Khám phá cách nhận dạng hình ảnh trao quyền cho AI để phân loại và hiểu hình ảnh, thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, an ninh và hơn thế nữa.
Nhận dạng hình ảnh là một lĩnh vực rộng lớn của thị giác máy tính cho phép máy móc xác định và diễn giải các đối tượng, con người, địa điểm và hành động trong hình ảnh hoặc video kỹ thuật số. Đây là một công nghệ cơ bản cung cấp năng lượng cho vô số ứng dụng, từ mở khóa điện thoại bằng khuôn mặt của bạn đến cho phép xe tự hành điều hướng các môi trường phức tạp. Về cốt lõi, nhận dạng hình ảnh sử dụng các thuật toán học máy (ML) và học sâu (DL) để phân tích các pixel và trích xuất các mẫu có ý nghĩa, mô phỏng khả năng của con người để hiểu thông tin trực quan.
So sánh nhận dạng hình ảnh với các tác vụ liên quan
Mặc dù thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhận dạng hình ảnh là một thuật ngữ chung bao gồm một số nhiệm vụ cụ thể hơn. Điều quan trọng là phải phân biệt nó với các lĩnh vực con của nó:
- Phân loại ảnh (Image Classification): Đây là hình thức đơn giản nhất của nhận dạng hình ảnh. Nó liên quan đến việc gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh từ một tập hợp các danh mục được xác định trước. Ví dụ: một mô hình có thể phân loại một hình ảnh là chứa "mèo", "chó" hoặc "xe hơi". Đầu ra là một nhãn cho toàn bộ hình ảnh.
- Phát hiện đối tượng: Một nhiệm vụ nâng cao hơn, phát hiện đối tượng không chỉ phân loại các đối tượng trong một hình ảnh mà còn định vị chúng, thường bằng cách vẽ một hộp giới hạn xung quanh mỗi đối tượng. Ví dụ: một chiếc xe tự lái sử dụng tính năng phát hiện đối tượng để xác định và định vị người đi bộ, các phương tiện khác và biển báo giao thông.
- Phân vùng ảnh (Image Segmentation): Tác vụ này tiến thêm một bước bằng cách xác định các pixel chính xác thuộc về mỗi đối tượng trong một hình ảnh. Nó tạo ra một mặt nạ chi tiết cho mỗi đối tượng, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về hình dạng và ranh giới của một đối tượng, chẳng hạn như trong phân tích hình ảnh y tế (medical image analysis).
Cách thức hoạt động của Nhận dạng hình ảnh
Nhận dạng hình ảnh hiện đại chủ yếu được cung cấp bởi Mạng nơ-ron tích chập (CNN), một loại mạng nơ-ron đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu dạng lưới như hình ảnh. Quá trình này thường bao gồm:
- Thu thập dữ liệu (Data Collection): Một tập dữ liệu (dataset) lớn các hình ảnh được gắn nhãn được thu thập. Các ví dụ nổi tiếng bao gồm ImageNet và COCO.
- Huấn luyện mô hình: Mạng CNN được huấn luyện trên tập dữ liệu này. Trong quá trình huấn luyện, mạng học cách xác định các mẫu—từ các cạnh và họa tiết đơn giản đến các bộ phận phức tạp của đối tượng—thông qua một quy trình gọi là trích xuất đặc trưng. Trọng số của mô hình được điều chỉnh để giảm thiểu sự khác biệt giữa các dự đoán của nó và các nhãn ground-truth.
- Suy luận: Sau khi được đào tạo, mô hình có thể đưa ra dự đoán trên các hình ảnh mới, chưa từng thấy. Quá trình áp dụng một mô hình đã được đào tạo này được gọi là suy luận.
Các Ứng dụng Thực tế
Nhận dạng hình ảnh đã trở thành một phần không thể thiếu của nhiều ngành công nghiệp:
- Chăm sóc sức khỏe: Trong AI trong chăm sóc sức khỏe, nhận dạng hình ảnh giúp các bác sĩ радиологи phát hiện khối u, gãy xương và các bất thường khác trong phim chụp X-quang, MRI và CT. Ví dụ: các mô hình có thể được huấn luyện trên các bộ dữ liệu hình ảnh y tế để xác định khối u não với độ chính xác cao, hỗ trợ bác sĩ đưa ra chẩn đoán nhanh hơn.
- Bán lẻ: Các nhà bán lẻ sử dụng nhận dạng hình ảnh để quản lý hàng tồn kho bằng cách sử dụng camera giám sát các kệ hàng để phát hiện khi sản phẩm sắp hết. Các tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh trên các trang web thương mại điện tử, cho phép khách hàng tải ảnh lên để tìm các sản phẩm tương tự, là một ứng dụng phổ biến khác. Bạn có thể tìm hiểu thêm về điều này trên trang AI trong bán lẻ của chúng tôi.
Công cụ và Đào tạo
Việc phát triển các ứng dụng nhận dạng hình ảnh thường liên quan đến việc sử dụng các thư viện và framework chuyên dụng. Các công nghệ chính bao gồm:
