Tìm hiểu công nghệ nhận dạng hình ảnh và xử lý hình ảnh

Công nghệ nhận dạng hình ảnh có tiềm năng lớn trong việc áp dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp khác nhau. Các công ty lớn như Tesla, Google, Uber, Adobe Systems vv cũng sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh. Để chứng minh rằng công nghệ này đang tồn tại khắp thế giới, chúng ta hãy xem xét các số liệu thống kê gần đây . Các nhà nghiên cứu dự đoán rằng thị trường toàn cầu của công nhận dạng hình ảnh sẽ đạt 38,92 tỷ USD vào năm 2021. Đó là một con số rất lớn! Vì vậy, không có thắc mắc rằng ngày càng nhiều cái gọi là ứng dụng imagetech tận dụng nhận dạng hình ảnh cho các mục đích khác nhau và trong cả kinh doanh.

Điều gì giúp mở rộng công nghệ nhận dạng hình ảnh ngày nay? Đó là các công cụ mã nguồn mở giúp lập trình dễ dàng hơn, trong khi tính toán giá cả phải chăng hơn. Các khung công tác và thư viện nguồn mở ngày nay làm cho các công ty có thể hưởng lợi từ công nghệ nhận dạng 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. Trên thực tế, họ giúp các công ty công nghệ hình ảnh phát triển và cải tiến các ứng dụng và thuật toán học máy (Machine learning) của riêng họ. Đối với một nhà phát triển chuyên nghiệp nhận dạng hình ảnh thời gian thực cũng sử dụng một thư viện đa nền tảng nguồn mở được gọi là OpenCV. Đây được xem là điểm giải quyết đầu tiên và là nguồn tài nguyên có thẩm quyền nhất cho các chuyên gia nhận dạng hình ảnh. Một bộ thư viện tuyệt vời khác cho tầm nhìn máy tính bao gồm OpenNN, VXL và nhiều loại khác.

Nhưng trước khi đi sâu vào chi tiết hơn về nhận dạng 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 dạng đối tượng
• Nhận dạng 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
• vv

Tính ứng dụng của nó không giới hạn. Với 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 nhờ vào các giải pháp nguồn mở và các công cụ học sâu (deep learning).

Nhận dạng hình ảnh


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

Ưu điểm của các dịch vụ mã nguồn mở được đề cập rất nhiều. Họ tiến hành tính toán nhận dạng hình ảnh trong đám mây khiến cho hoạt động kinh doanh của bạn trở nên hiệu quả hơn và rẻ hơn rất nhiều. Ngoài ra, các nhà phát triển nội bộ tại công ty của bạn có thể tích hợp API của họ vào ứng dụng của bạn mà không gặp sự cố. Hơn nữa, các nhà phát triển API mở này có thể sử dụng để phát triển một doanh nghiệp mới trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh.

Kỹ thuật xử lý hình ảnh


Nói chung, xử lý ảnh bao gồm nhiều giai đoạn: nhập ảnh, phân tích, thao tác và tạo ảnh. Có hai phương pháp xử lý hình ảnh: kỹ thuật số (Digital) và analog. Đặc biệt, 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, bao gồm phát hiện hình ảnh kỹ thuật số, phân tích, xây dựng lại, khôi phục, nén dữ liệu hình ảnh, 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 như sau:

• 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 như Photoshop, Lightroom, Gimp,...
• Phục hồi hình ảnh, trong đó đề cập đến việc ước tính của một hình ảnh ban đầu sạch ra khỏi hình ảnh tham nhũng được thực hiện để lấy lại các thông tin bị mất.
• 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, giúp giảm nhiễu hình ảnh mà không phải loại bỏ các phần quan trọng của hình ảnh.
• Lọc tuyến tính. Đó là một kỹ thuật xử lý hình ảnh kỹ thuật số khác, dùng để chỉ các tín hiệu đầu vào biến đổi theo thời gian và 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 để giải quyết các nhiệm vụ khác nhau.
• Pixelation, thường đề cập đến 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 có thể được sử dụng để trích xuất tính năng.
• Một phần phương trình vi phân, nó 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).