Mỗi ngày, vô số thiết bị xung quanh chúng ta đều nhận diện khuôn mặt và đồ vật — từ việc mở khóa điện thoại thông minh bằng nhận diện khuôn mặt đến xe tự hành phát hiện người đi bộ và chướng ngại vật.

Nhưng làm thế nào những cỗ máy này có thể "nhìn thấy" và hiểu dữ liệu trực quan?

Lĩnh vực thị giác máy tính giải quyết thách thức này bằng cách phát triển các thuật toán phức tạp có khả năng phân tích hình ảnh và video để phát hiện, định vị và nhận dạng khuôn mặt và vật thể. Hãy cùng khám phá cách thị giác máy tính đạt được kỳ tích này thông qua các kỹ thuật phát hiện và nhận dạng tiên tiến.

Nhận diện khuôn mặt: Bước đầu tiên để hiểu

Nhận diện khuôn mặt là quá trình xác định sự hiện diện và vị trí của khuôn mặt người trong một khung hình ảnh hoặc video. Nó phải hoạt động trong các điều kiện khác nhau như ánh sáng, góc độ, độ che khuất và tỷ lệ khác nhau. Các phương pháp tiếp cận ban đầu, như thuật toán Viola-Jones, đã sử dụng các đặc điểm và bộ phân loại thủ công để phát hiện khuôn mặt nhanh chóng nhưng gặp khó khăn trong các điều kiện khó khăn.

Phát hiện khuôn mặt hiện đại ngày nay phụ thuộc rất nhiều vào học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN). Các kỹ thuật như RetinaFace sử dụng học đa tác vụ để đồng thời phát hiện khuôn mặt, các điểm mốc trên khuôn mặt và định vị 3D ở nhiều tỷ lệ khác nhau. Bằng cách phân tích dữ liệu ở cấp độ pixel, các mô hình này định vị khuôn mặt một cách hiệu quả ngay cả trong các cảnh đông đúc hoặc phức tạp với độ chính xác cao.

Trích xuất và phân tích các đặc điểm khuôn mặt

Sau khi phát hiện một khuôn mặt, việc nhận dạng khuôn mặt đó đòi hỏi phải tách các điểm mốc chính—mắt, mũi, khóe miệng và đường viền hàm—để chuẩn hóa hình ảnh cho quá trình xử lý tiếp theo. Các thuật toán như Mạng Tích chập Đa nhiệm (MTCNN) cung cấp khả năng phát hiện điểm mốc hiệu quả. Trích xuất đặc điểm cũng xử lý trước hình ảnh bằng cách điều chỉnh độ tương phản và ánh sáng, nâng cao khả năng phân biệt khuôn mặt của thuật toán trong các điều kiện đa dạng.

Phát hiện đối tượng không chỉ là khuôn mặt

Việc nhận dạng các đối tượng khác ngoài khuôn mặt sử dụng các nguyên tắc tương tự nhưng phải xử lý tính đa dạng cao hơn nhiều—hình dạng, kích thước, kết cấu và bối cảnh khác nhau. Các mô hình phát hiện đối tượng chia hình ảnh thành các vùng, sau đó phân loại các vùng đó thành các loại đối tượng hoặc nền cụ thể. Các phương pháp hai giai đoạn trước đó như R-CNN đã bắt đầu quá trình này nhưng đòi hỏi nhiều tính toán.

Bộ phát hiện một lần (SSD) đã cải thiện tốc độ bằng cách thực hiện định vị và phân loại đồng thời. Các phương pháp này sử dụng kim tự tháp đặc điểm để phát hiện đối tượng ở nhiều tỷ lệ một cách hiệu quả. Các kiến trúc phổ biến cũng bao gồm YOLO (Bạn Chỉ Nhìn Một Lần), cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ, giúp phát hiện đối tượng khả thi cho các ứng dụng thời gian thực như giám sát video hoặc robot.

Học và cải thiện thông qua dữ liệu

Cả nhận dạng khuôn mặt và đối tượng đều phụ thuộc vào các mô hình đào tạo với bộ dữ liệu khổng lồ chứa các ví dụ được gắn nhãn. Học sâu phát triển mạnh mẽ trên nguồn dữ liệu dồi dào này, cho phép các mô hình học các mẫu hình ảnh phức tạp. Các kỹ thuật như Phân tích Thành phần Chính (PCA), Eigenfaces và Fisherfaces trước đây đã giúp giảm thiểu tính đa chiều và phân loại khuôn mặt theo thống kê, nhưng CNN hiện nay đã vượt trội hơn các phương pháp này bằng cách tự động học các đặc điểm liên quan.

Các mô hình liên tục được cải thiện bằng cách điều chỉnh các tham số thông qua phản hồi về các lỗi dự đoán, nâng cao độ chính xác theo thời gian. Việc học tập dựa trên dữ liệu này là lý do đằng sau những tiến bộ ấn tượng gần đây trong việc nhận dạng khuôn mặt với các biểu cảm và vật thể đa dạng trong môi trường phức tạp.

Ứng dụng và cân nhắc đạo đức

Nhận dạng khuôn mặt và vật thể là nền tảng của nhiều công nghệ tiên tiến—hệ thống an ninh xác minh danh tính, mạng xã hội tự động gắn thẻ bạn bè và xe tự hành xác định các yếu tố giao thông. Tuy nhiên, những lo ngại về quyền riêng tư, giám sát và sự thiên vị trong các hệ thống nhận dạng đang gia tăng. Điều quan trọng là phải triển khai các công nghệ này một cách minh bạch và đảm bảo các tập dữ liệu đại diện cho các nhóm dân số đa dạng một cách công bằng để tránh phân biệt đối xử.

Bạn tương tác với công nghệ nhận dạng như thế nào?

Hãy nghĩ về những tương tác hàng ngày của bạn với các thiết bị nhận diện khuôn mặt hoặc vật thể. Bạn có biết cách thức hoạt động của những hệ thống này, hoặc chúng có thể ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bạn như thế nào không? Việc suy ngẫm về điều này có thể nâng cao hiểu biết và khuyến khích việc sử dụng có trách nhiệm và sáng suốt các cải tiến về thị giác máy tính, những công nghệ đang ngày càng định hình cuộc sống hiện đại.

Khả năng phát hiện và nhận diện khuôn mặt và vật thể của thị giác máy tính là một thành tựu đáng chú ý của AI hiện đại. Bằng cách kết hợp các thuật toán tinh vi, dữ liệu phong phú và các phương pháp học tập mạnh mẽ, những hệ thống này đưa máy tính đến gần hơn với khả năng nhận diện thị giác giống con người, thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp trên toàn thế giới.