Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào một chiếc xe tự lái có thể "nhìn" đường hay điện thoại của bạn "nhận ra" khuôn mặt mình? Tất cả là nhờ thị giác máy tính – công nghệ đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi máy móc không chỉ "thấy" mà còn "hiểu" thế giới.

Thị giác máy tính là gì?  

Thị giác máy tính (tiếng Anh: computer vision) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc giúp máy tính và hệ thống đạt được khả năng "hiểu" thông tin từ hình ảnh và video kỹ thuật số.

Điều này bao gồm việc cho phép máy móc thu nhận, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu thị giác.

Hãy hình dung thế này: khi bạn nhìn một bức ảnh, não bộ của bạn ngay lập tức nhận ra đó là ai, vật gì, chúng đang ở đâu và làm gì. Thị giác máy tính tìm cách sao chép khả năng này cho máy móc. Nó không chỉ đơn thuần là chụp ảnh, mà là khả năng:

 Mô phỏng quá trình nhận dạng hình ảnh của thị giác máy tính

Ứng dụng của thị giác máy tính 

Từ những con đường tấp nập đến phòng mổ hiện đại, thị giác máy tính đang len lỏi vào mọi ngóc ngách của cuộc sống, mang đến những giải pháp đột phá và nâng cao chất lượng cuộc sống.

>>> Hiểu rõ hơn về: AI tạo sinh: cỗ máy sáng tạo nghệ thuật và hơn thế nữa

 Xe tự lái sử dụng computer vision để nhận diện môi trường xung quanh

Quá trình máy tính nhận dạng và phân tích hình ảnh

Vì sao chúng ta có thể bị trầy da? Để máy tính có thể "nhìn" và "hiểu" một hình ảnh, nó phải trải qua một loạt các bước phức tạp, tương tự như cách não bộ của chúng ta phân tích thông tin thị giác. Toàn bộ quá trình này được gọi là xử lý ảnh và thị giác máy tính.

  1. Thu nhận hình ảnh: Đầu tiên, máy tính thu nhận hình ảnh thông qua các thiết bị như camera kỹ thuật số, cảm biến. Hình ảnh này được biểu diễn dưới dạng dữ liệu số (pixel).
  2. Tiền xử lý: Hình ảnh thô thường chứa nhiều nhiễu hoặc có chất lượng không đồng đều. Giai đoạn này giúp làm sạch hình ảnh, điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, loại bỏ nhiễu để các bước phân tích sau hiệu quả hơn.
  3. Trích xuất đặc trưng: Đây là bước quan trọng. Máy tính không "nhìn" hình ảnh như con người mà nó tìm kiếm các "đặc trưng" như cạnh, góc, màu sắc, kết cấu, hình dạng của các đối tượng.  
  4. Phân tích và nhận dạng: Sau khi trích xuất đặc trưng, máy tính sử dụng các thuật toán học máy (đặc biệt là học sâu - deep learning) để so sánh các đặc trưng này với một cơ sở dữ liệu đã được huấn luyện.  
  5. Diễn giải và đưa ra quyết định: Dựa trên kết quả nhận dạng, hệ thống sẽ thực hiện hành động phù hợp. Ví dụ, xe tự lái sẽ phanh lại nếu nhận dạng được chướng ngại vật, hoặc hệ thống an ninh sẽ báo động nếu phát hiện hành vi khả nghi.

>>> Cùng tìm hiểu: Học sâu: cách AI "bắt chước" bộ não con người để suy nghĩ

 Một lập trình viên sử dụng Python để phát triển thuật toán thị giác máy tính

Thị giác máy tính không chỉ là một công nghệ, đó là một cánh cửa mở ra vô vàn tiềm năng. Trong tương lai không xa, khả năng "nhìn" của máy móc sẽ tiếp tục phát triển, biến những điều tưởng chừng như khoa học viễn tưởng thành hiện thực, định hình lại cách chúng ta sống và làm việc.

>>> Bổ sung thêm kiến thức: NLP: khoa học giúp máy tính hiểu được ngôn ngữ của bạn