Trí tuệ nhân tạo (AI) trong nhận dạng hình ảnh: Nó là gì, hoạt động như thế nào và ví dụ

Con người có khả năng bẩm sinh trong việc phân biệt và nhận dạng chính xác các vật thể, con người, động vật và địa điểm từ ảnh chụp. Trí tuệ nhân tạo là công nghệ nền tảng hỗ trợ nhận dạng hình ảnh, cho phép máy tính phân tích và diễn giải dữ liệu hình ảnh. Tuy nhiên, máy tính không có khả năng phân loại hình ảnh. Tuy nhiên, chúng có thể được đào tạo để diễn giải thông tin hình ảnh bằng các ứng dụng thị giác máy tính và công nghệ nhận dạng hình ảnh.

Là một nhánh của AI và Thị giác Máy tính, nhận dạng hình ảnh kết hợp các kỹ thuật học sâu để hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng trong thế giới thực. Để nhận thức thế giới một cách chính xác, AI phụ thuộc vào thị giác máy tính. Nhận dạng hình ảnh là một quy trình công nghệ rộng hơn cho phép máy tính diễn giải hình ảnh kỹ thuật số và nội dung trực quan, cho phép phân tích và hiểu sâu hơn trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Nếu không có sự trợ giúp của công nghệ nhận dạng hình ảnh, mô hình thị giác máy tính không thể phát hiện, nhận dạng và phân loại hình ảnh. Do đó, một phần mềm nhận dạng hình ảnh dựa trên AI phải có khả năng giải mã hình ảnh và phân tích dự đoán. Để đạt được mục tiêu này, các mô hình AI được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ để đưa ra dự đoán chính xác.

Theo Fortune Business Insights, quy mô thị trường của công nghệ nhận dạng hình ảnh toàn cầu được định giá 23.8 tỷ USD vào năm 2019. Con số này dự kiến ​​sẽ tăng vọt lên $ 86.3 tỷ bởi 2027, tăng trưởng với tốc độ CAGR 17.6% trong giai đoạn nói trên. Các công ty hàng đầu trong ngành đang thúc đẩy việc áp dụng công nghệ AI trực quan và thị giác máy tính trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử và xe tự hành, qua đó thúc đẩy tăng trưởng thị trường.

Nhận dạng hình ảnh là gì?

Nhận dạng hình ảnh sử dụng công nghệ và kỹ thuật để giúp máy tính xác định, gắn nhãn và phân loại các yếu tố quan trọng trong hình ảnh. Công nghệ này hoạt động bằng cách phát hiện các đặc điểm chính và đặc điểm trực quan trong hình ảnh, vốn rất cần thiết cho việc truy xuất và nhận dạng hình ảnh dựa trên nội dung một cách chính xác.

Trong khi con người có thể xử lý hình ảnh và phân loại các đối tượng bên trong ảnh khá dễ dàng, thì máy móc lại không thể làm được điều tương tự trừ khi được đào tạo chuyên biệt để làm điều đó. Các mô hình học sâu được đào tạo để phân tích hình ảnh bằng cách trích xuất và diễn giải các đặc điểm chính và đặc điểm trực quan này. Kết quả của nhận dạng hình ảnh là xác định chính xác và phân loại các đối tượng được phát hiện thành các danh mục khác nhau được xác định trước với sự trợ giúp của công nghệ học sâu.

AI Image Recognition hoạt động như thế nào?

Làm thế nào để con người giải thích thông tin trực quan?

Mạng nơ-ron tự nhiên giúp chúng ta nhận dạng, phân loại và diễn giải hình ảnh dựa trên kinh nghiệm quá khứ, kiến ​​thức đã học và trực giác. Tương tự như vậy, mạng nơ-ron nhân tạo giúp máy móc nhận dạng và phân loại hình ảnh. Nhưng trước tiên, chúng cần được huấn luyện để nhận dạng các đối tượng trong ảnh.

Việc thu thập dữ liệu hiệu quả và chuẩn bị hình ảnh có nhãn chất lượng cao là những bước thiết yếu để đào tạo các mô hình AI nhằm nhận dạng và phân loại hình ảnh một cách chính xác.

Để kỹ thuật phát hiện đối tượng hoạt động, trước tiên mô hình phải được huấn luyện trên nhiều tập dữ liệu hình ảnh khác nhau bằng phương pháp học sâu. Để đảm bảo mô hình học tập mạnh mẽ, điều quan trọng là sử dụng nhiều tập dữ liệu huấn luyện khác nhau và áp dụng dán nhãn hình ảnh kỹ lưỡng, giúp mô hình tổng quát hóa tốt hơn và cải thiện độ chính xác.

Không giống như ML, nơi dữ liệu đầu vào được phân tích bằng thuật toán, học sâu sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp. Có ba loại lớp liên quan - đầu vào, ẩn và đầu ra. 

• Lớp đầu vào: Nhận dữ liệu hình ảnh ban đầu (pixel).
• (Các) Lớp ẩn: Xử lý thông tin qua nhiều giai đoạn, trích xuất các tính năng.
• Lớp đầu ra: Tạo ra kết quả phân loại hoặc nhận dạng cuối cùng.

Khi các lớp được kết nối với nhau, mỗi lớp phụ thuộc vào kết quả của lớp trước đó. Do đó, một tập dữ liệu khổng lồ là điều cần thiết để đào tạo một mạng nơ-ron để hệ thống học sâu dựa vào bắt chước quá trình suy luận của con người và tiếp tục học hỏi.

[Cũng đọc: Hướng dẫn đầy đủ về chú thích hình ảnh]

AI được đào tạo để nhận dạng hình ảnh như thế nào?

Máy tính nhìn và xử lý hình ảnh rất khác so với con người. Đối với máy tính, một hình ảnh chỉ là một tập hợp các điểm ảnh – dưới dạng ảnh vector hoặc ảnh raster. Trong ảnh raster, mỗi điểm ảnh được sắp xếp theo dạng lưới, trong khi ở ảnh vector, chúng được sắp xếp dưới dạng đa giác với nhiều màu sắc khác nhau. Đối với các tác vụ nhận dạng hình ảnh cụ thể, người dùng có thể tận dụng một mô hình tùy chỉnh hoặc thậm chí tự đào tạo mô hình của riêng mình, cho phép tăng tính linh hoạt và độ chính xác khi các mô hình tiêu chuẩn không đáp ứng được yêu cầu.

Trong quá trình tổ chức dữ liệu, mỗi hình ảnh được phân loại và các đặc điểm vật lý được trích xuất. Cuối cùng, mã hóa hình học được chuyển đổi thành các nhãn mô tả hình ảnh. Giai đoạn này – thu thập, sắp xếp, gắn nhãn và chú thích hình ảnh – rất quan trọng đối với hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính. Gắn nhãn và nhận dạng hình ảnh rất quan trọng đối với các tác vụ nhận dạng và phát hiện đối tượng, đảm bảo các mô hình có thể phân loại và định vị chính xác các đối tượng trong ảnh.

Sau khi các tập dữ liệu học sâu được phát triển chính xác, các thuật toán nhận dạng hình ảnh sẽ hoạt động để rút ra các mẫu từ hình ảnh. Phát hiện hình ảnh bao gồm việc định vị các đối tượng trong ảnh bằng cách sử dụng một hoặc nhiều hộp giới hạn, hỗ trợ phân tích hình ảnh, nhận dạng ảnh và chỉnh sửa ảnh bằng cách cung cấp thông tin không gian về các đối tượng được phát hiện.

Các quy trình này góp phần cải thiện độ chính xác và nâng cao trải nghiệm của người dùng trong các ứng dụng nhận dạng hình ảnh.

Nhận dạng khuôn mặt:

AI được đào tạo để nhận dạng khuôn mặt bằng cách lập bản đồ các đặc điểm trên khuôn mặt của một người và thực hiện phân tích khuôn mặt để nhận dạng danh tính, cảm xúc và nhân khẩu học, sau đó so sánh chúng với hình ảnh trong cơ sở dữ liệu học sâu để tìm ra sự trùng khớp.

Nhận dạng khuôn mặt được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị thông minh và hệ thống an ninh để xác minh danh tính và kiểm soát truy cập.

Các hệ thống hiện đại tận dụng nguồn cấp video từ máy ảnh kỹ thuật số và webcam để cho phép phát hiện và phân tích khuôn mặt theo thời gian thực.

Nhận dạng Đối tượng:

Công nghệ nhận dạng hình ảnh giúp bạn phát hiện các vật thể quan tâm trong một phần hình ảnh được chọn, sử dụng nhận dạng vật thể để xác định và phân loại. Trong môi trường công nghiệp, nhận dạng vật thể được sử dụng để tự động hóa và kiểm soát chất lượng, cho phép robot quét, truy xuất và phân loại vật phẩm một cách hiệu quả. Tìm kiếm trực quan hoạt động trước tiên bằng cách xác định các vật thể trong hình ảnh và so sánh chúng với hình ảnh trên web. Camera an ninh cũng tận dụng nhận dạng vật thể để giám sát theo thời gian thực và phát hiện mối đe dọa.

Phát hiện Văn bản:

Hệ thống nhận dạng hình ảnh cũng giúp phát hiện văn bản từ hình ảnh và chuyển đổi nó sang định dạng có thể đọc được bằng máy bằng công nghệ nhận dạng ký tự quang học. Một ứng dụng nhận dạng hình ảnh có thể bao gồm tính năng phát hiện văn bản như một tính năng cốt lõi, cho phép người dùng trích xuất và xử lý thông tin văn bản từ ảnh hoặc tài liệu được quét.

Tầm quan trọng của chú thích hình ảnh chuyên gia trong phát triển AI

Việc gắn thẻ và ghi nhãn dữ liệu là một quá trình tốn thời gian, đòi hỏi nỗ lực đáng kể của con người. Dữ liệu được gắn nhãn này rất quan trọng, vì nó tạo thành nền tảng cho khả năng hiểu và mô phỏng nhận thức thị giác của con người của thuật toán học máy. Chú thích chất lượng cao đặc biệt quan trọng đối với các giải pháp nhận dạng hình ảnh, vốn phụ thuộc vào dữ liệu được gắn nhãn chính xác để đạt được kết quả đáng tin cậy. Mặc dù một số mô hình nhận dạng hình ảnh AI có thể hoạt động mà không cần dữ liệu được gắn nhãn bằng cách sử dụng học máy không giám sát, nhưng chúng thường đi kèm với những hạn chế đáng kể. Để xây dựng một thuật toán nhận dạng hình ảnh cung cấp các dự đoán chính xác và sắc nét, việc hợp tác với các chuyên gia về chú thích hình ảnh là điều cần thiết.

Trong AI, chú thích dữ liệu bao gồm việc dán nhãn cẩn thận một tập dữ liệu—thường chứa hàng nghìn hình ảnh—bằng cách gán các thẻ có ý nghĩa hoặc phân loại từng hình ảnh vào một lớp cụ thể. Hầu hết các tổ chức phát triển phần mềm và mô hình học máy đều thiếu nguồn lực và thời gian để quản lý công việc tỉ mỉ này trong nội bộ. Thuê ngoài công việc này là một chiến lược thông minh và tiết kiệm chi phí, cho phép doanh nghiệp hoàn thành công việc một cách hiệu quả mà không cần phải đào tạo và duy trì đội ngũ dán nhãn nội bộ. Dữ liệu được chú thích cũng có thể được tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có, nâng cao chức năng của chúng và hỗ trợ triển khai hiệu quả các giải pháp AI.

Chú thích chính xác không chỉ hỗ trợ đào tạo mô hình mà còn cho phép các hệ thống AI xử lý đầu vào hình ảnh và phân tích nội dung hình ảnh trên nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm lọc hình ảnh không phù hợp để kiểm duyệt nội dung và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Những thách thức trong nhận dạng hình ảnh AI

• Chất lượng dữ liệu kém: Các mô hình cần bộ dữ liệu lớn và đa dạng. Nếu không có đủ sự đa dạng, dự đoán có thể bị sai lệch hoặc không chính xác.
• Độ phức tạp của thế giới thực:Ánh sáng, góc độ và nền lộn xộn khiến AI khó có thể xác định chính xác các đối tượng.
• Chú thích tốn thời gian: Việc gắn nhãn hình ảnh để đào tạo rất chậm và tốn kém, nhưng lại cần thiết để có được các mô hình chính xác.
• Tính linh hoạt hạn chế:Các mô hình AI được đào tạo cho một nhiệm vụ thường gặp khó khăn trong việc thích ứng với các ứng dụng mới.
• Các vấn đề về quyền riêng tư:Mối quan ngại về việc sử dụng sai mục đích, chẳng hạn như giám sát và nhận dạng khuôn mặt, đặt ra câu hỏi về đạo đức.
• Rủi ro bảo mật:Những thay đổi nhỏ trong hình ảnh có thể đánh lừa hệ thống AI, dẫn đến kết quả không chính xác.
• Chi phí cao:Việc đào tạo AI đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và năng lượng đáng kể, có thể tốn kém.
• Thiếu minh bạch: Các mô hình AI thường hoạt động giống như “hộp đen”, khiến việc hiểu các quyết định của chúng trở nên khó khăn.