Công nghệ nhận diện hình ảnh có tiềm năng lớn trong việc áp dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp khác nhau. Đây là lĩnh vực có tiềm năng lớn cần được khai thác. Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết sau.

Công nghệ nhận diện hình ảnh là gì?

Nhận diện hình ảnh hoặc thị giác máy tính là một kỹ thuật tìm kiếm các cách để tự động hóa tất cả công việc mà một hệ thống thị giác của con người có thể làm. Hãy nhắc đến những cái tên như TensorFlow của Google, DeepFace của Facebook, Dự án Oxford của Microsoft. Chúng đều là những ví dụ tuyệt vời về hệ thống nhận diện hình ảnh học sâu. Mặt khác, các API được lưu trữ cho phép các doanh nghiệp tiết kiệm một số tiền lớn cho các nhóm phát triển. Ví dụ như Google Cloud Vision, Clarifai, Imagga…

Công nghệ nhận diện hình ảnh là một kĩnh vực ngày càng rộng mở

Các công ty lớn như Tesla, Google, Uber, Adobe Systems… cũng sử dụng công nghệ nhận diện hình ảnh. Để chứng minh rằng công nghệ này đang tồn tại khắp thế giới, hãy xem xét các số liệu thống kê gần đây. Các nhà nghiên cứu dự đoán rằng thị trường toàn cầu của công nhận diện hình ảnh sẽ đạt 38,92 tỷ USD vào năm 2021. Đó là một con số rất lớn. Vì vậy, không ngạc nhiên khi ngày càng nhiều thứ được gọi là ứng dụng imagetech đang tận dụng nhận diện hình ảnh cho các mục đích khác nhau. Thậm chí là trong cả kinh doanh.

Điều gì giúp mở rộng công nghệ nhận diện hình ảnh ngày nay? Đó là các công cụ mã nguồn mở giúp lập trình dễ dàng hơn. Trong khi đó giá cả thì ngày càng rẻ hơn. Các khung công tác và thư viện nguồn mở giúp các công ty có thể hưởng lợi từ công nghệ nhận diện hình ảnh theo cấp số nhân.

Ví dụ, các cơ sở dữ liệu mở lớn như Pascal VOC và ImageNet cung cấp quyền truy cập vào hàng triệu hình ảnh được gắn thẻ. Họ giúp các công ty công nghệ hình ảnh phát triển và cải tiến các thuật toán học máy (Machine learning) của riêng họ. Đối với một nhà phát triển chuyên nghiệp, nhận diện hình ảnh thời gian thực cũng sử dụng một thư viện đa nền tảng nguồn mở. Nó được gọi là OpenCV. Đây được xem là điểm giải quyết đầu tiên. Đồng thời nó là nguồn tài nguyên có thẩm quyền nhất cho các chuyên gia nhận diện hình ảnh. Một bộ thư viện tuyệt vời khác cho tầm nhìn máy tính bao gồm OpenNN, VXL… và nhiều loại khác.

Mục đích sử dụng của hình ảnh rất đa dạng

Trước khi đi chi tiết hơn về nhận diện hình ảnh và cách xử lý nó, chúng ta nên hiểu rằng hình ảnh có thể được sử dụng theo những cách khác nhau.Trong các hình ảnh phát triển phần mềm di động, web và phần mềm phục vụ cho vô số lý do, bao gồm:

• Nhận diện đối tượng
• Nhận diện mẫu
• Định vị các bản sao (chính xác hoặc một phần)
• Tìm kiếm hình ảnh theo phân đoạn
• Xử lý hình ảnh (Retouch,…)
• Cải thiện ứng dụng di động UX…

Một trong những mục đích sử dụng của hình ảnh là để nhận diện con người

Tính ứng dụng của chúng là không giới hạn. Những tiến bộ trong công nghệ mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp. Do đó, phân tích hình ảnh được đưa đến một cấp độ hoàn toàn mới. Điều này nhờ vào các giải pháp nguồn mở và các công cụ học sâu (deep learning).

Ưu điểm của các dịch vụ mã nguồn mở được đề cập rất nhiều. Các tính toán nhận diện hình ảnh trong đám mây có một ưu điểm lớn. Đó là nó khiến hoạt động kinh doanh trở nên hiệu quả và rẻ hơn rất nhiều. Ngoài ra, các nhà phát triển nội bộ của doanh nghiệp có thể tích hợp API của họ vào ứng dụng mà không gặp sự cố.

Kỹ thuật xử lý hình ảnh

Nhìn chung, xử lý ảnh có nhiều giai đoạn. Chúng bao gồm nhập ảnh, phân tích, thao tác và tạo ảnh. Có hai phương pháp xử lý hình ảnh: kỹ thuật số (Digital) và analog. Xử lý hình ảnh kỹ thuật số và các kỹ thuật của nó là những gì bài viết này đề cập đến.

Thuật toán máy tính đóng một vai trò quan trọng trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Nhà phát triển sử dụng nhiều thuật toán để giải quyết các tác vụ khác nhau. Chúng bao gồm phát hiện hình ảnh kỹ thuật số, phân tích, xây dựng lại, khôi phục, nén dữ liệu hình ảnh. Ngoài ra còn có tăng cường hình ảnh, ước tính hình ảnh và ước tính quang phổ hình ảnh.

Các kỹ thuật chính về xử lý ảnh kỹ thuật số

• Chỉnh sửa hình ảnh: về cơ bản có nghĩa là thay đổi hình ảnh kỹ thuật số bằng các công cụ phần mềm đồ họa. Ví dụ như Photoshop, Lightroom, Gimp,…

Photoshop là một trong những công cụ chỉnh sửa hình ảnh mạnh mẽ nhất hiện nay

• Phân tích thành phần độc lập: phân tách tín hiệu đa biến, tính toán thành các thành phần phụ cộng.
• Nhiễu xạ không đẳng hướng: thường được gọi là khuếch tán Perona-Malik. Phương pháp này giúp giảm nhiễu hình ảnh mà không cần loại bỏ các phần quan trọng của hình ảnh.
• Lọc tuyến tính: là một kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số khác. Nó dùng để chỉ các tín hiệu đầu vào biến đổi theo thời gian. Việc này tạo tạo ra các tín hiệu đầu ra phụ thuộc vào ràng buộc của tuyến tính.
• Mạng nơron: là các mô hình tính toán được sử dụng rộng rãi trong học máy. Chúng dược dùng để giải quyết các nhiệm vụ khác nhau.
• Pixelation: là việc chuyển hình ảnh đã in thành những hình ảnh được số hóa (chẳng hạn như GIF).
• Phân tích thành phần chính: một kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số. Nó được sử dụng để trích xuất tính năng.
• Một phần phương trình vi phân, giúp khử nhiễu hình ảnh.
• Các mô hình Markov ẩn: một kỹ thuật được sử dụng để phân tích hình ảnh theo hai chiều (2D).
• Wavelets: viết tắt của một hàm toán học được sử dụng trong nén hình ảnh.
• Bản đồ tự tổ chức: kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số để phân loại hình ảnh thành một số layer (lớp).

Có nhiều kĩ thuật xử lí ảnh khác nhau

Tạm kết

Công nghệ nhận diện và xử lí hình ảnh được dự báo sẽ còn phát triển mạnh trong tương lai. Hãy đón đọc những bài viết tiếp theo để cập nhật về công nghệ thú vị này trong các bài viết tiếp theo nhé.

Xem thêm : Ứng dụng AI trong ngành công nghiệp thực phẩm

Theo designervn.net