Tìm hiểu về context (bối cảnh) trong thị giác máy tính

Thị giác máy tính là một lĩnh vực nghiên cứu về cách xử lý thông tin hình ảnh bằng máy tính, từ đó tạo ra các ứng dụng và công cụ hỗ trợ cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong quá trình xử lý ảnh, khái niệm context đóng một vai trò rất quan trọng.

Hiểu rõ về khái niệm context trong thị giác máy giúp chúng ta tạo ra các phương pháp và thuật toán xử lý ảnh hiệu quả hơn. Hãy cùng NeuralVN tìm hiểu về context trong thị giác máy qua bài viết này.

Ví dụ minh họa về sự ảnh hưởng của context trong thị giác máy:

Nếu chúng ta chỉ sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản để tìm đường viền và màu sắc thì chúng ta có thể bị nhiễu bởi những chi tiết ảnh hưởng bên ngoài(trong cả bức ảnh lớn). Điều đó dẫn đến kết quả đưa ra không chính xác.

Vì thế, chúng ta cần sử dụng các thông tin về bối cảnh để cải thiện độ chính các trong việc xác định động vật. Như trong ví dụ trên, nếu chúng ta biết được trong bức ảnh có một song sắt tạo bóng thì có thể để ý đến yếu tố này trong việc phân loại động vật.

A. context trong thị giác máy

1. Khái niệm về Context (Bối cảnh)

Context (Bối cảnh) trong xử lý ảnh đề cập đến thông tin về môi trường xung quanh một vùng ảnh cụ thể mà chúng ta đang quan tâm. Nó bao gồm các đặc điểm về hình dạng, cấu trúc và màu sắc của vùng ảnh, cũng như các thông tin về vị trí của vùng ảnh đó trong bức ảnh lớn hơn.

Ý nghĩa của context trong thị giác máy là giúp ta hiểu rõ hơn về đối tượng trong bức ảnh. Khi chúng ta xác định được mối liên hệ giữa vùng ảnh đó với các vùng ảnh khác xung quanh, chúng ta có thể dễ dàng phát hiện và phân loại đối tượng trong bức ảnh, giúp cho việc xử lý ảnh trở nên chính xác hơn.

2. Phân loại context

Trong xử lý ảnh, context được phân loại thành hai loại chính: Global context (Bối cảnh toàn bộ) và Local context (Bối cảnh cục bộ).

Global context là thông tin về bối cảnh lớn của bức ảnh. Nó có thể bao gồm các thông tin về đối tượng trong khung cảnh rộng hơn, các thông tin về môi trường xung quanh và các thông tin khác về địa hình, thời tiết, ánh sáng, v.v. Global context có thể giúp mô hình hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các đối tượng và đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Local context là thông tin về bối cảnh nhỏ hơn trong khu vực xung quanh đối tượng. Nó có thể bao gồm các thông tin về đường viền đối tượng, các chi tiết nhỏ trên đối tượng và các thông tin khác về đặc điểm hình học của đối tượng. Local context có thể giúp mô hình hiểu rõ hơn về đối tượng và phát hiện được các chi tiết nhỏ hơn trong bức ảnh.

Cả hai loại context này đều quan trọng trong việc xử lý ảnh và có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của các tác vụ như phân đoạn, phân loại và phát hiện đối tượng.

3. Có những tác động qua lại nào giữa đối tượng và bối cảnh của chúng?

Có 5 tác động thường tồn tại giữa đối tượng và bối cảnh, đó là:

• Interposition(Can thiệp): Một số đối tượng và context can thiệp lẫn nhau. Như trong ví dụ về nhận dạng động vật, bóng của hàng rào đã đè lên con chó khiến nó có vằn.
• Support (Chống đỡ): Một số đối tượng thường xuất hiện trên bề mặt hoặc đối tượng khác.
• Probability (Sự khả thi): Một số đối tượng thường xuất hiện ở một số nơi nhất định thay vì những địa điểm khác.
• Position (Vị trí): Một số đối tượng thường xuất hiện ở vị trí nhất định.
• Familiar size (Kích thước quen thuộc): Đối tượng có sự giới hạn về kích thước so với những đối tượng khác

Quá trình xem xét những tác động này được gọi là xem xét tính nhất quán của đối tượng (Object Consistencies).

4. Tại sao context lại quan trọng trong xử lý ảnh?

• Context làm thay đổi diễn giải của một đối tượng (hoặc chức năng của nó)

• Context phát hiện những sự kiện bất thường xảy ra

• Context giúp giảm vị trí tìm kiếm đối tượng

• Đặc điểm về global context có thể dùng chung cho nhiều đối tượng trong một bức ảnh

• Context giúp tăng khả năng xác định đối tượng

Trong thực tế, các đối tượng cục bộ thường có chất lượng ảnh không tốt. Sử dụng context là cách để chúng ta tăng khả năng xác định đúng đối tượng.

B. Một số ứng dụng của context trong thị giác máy

1. Phát hiện đối tượng:

Context trong thị giác máy được sử dụng rất nhiều trong các ứng dụng phát hiện đối tượng, như nhận diện khuôn mặt, phát hiện xe, phát hiện đối tượng trong video, v.v. Đối với các bài toán phát hiện đối tượng, việc sử dụng context giúp cho việc phát hiện và phân loại đối tượng trở nên chính xác hơn, từ đó giúp cho ứng dụng trở nên đáng tin cậy hơn.

2. Tăng cường chất lượng ảnh:

Context cũng được sử dụng để tăng cường chất lượng ảnh. Trong việc khôi phục ảnh, việc sử dụng thông tin về môi trường xung quanh vùng ảnh cần khôi phục giúp cho quá trình khôi phục trở nên chính xác hơn, từ đó giúp cho ảnh được tăng cường chất lượng và trở nên rõ nét hơn.

3. Tăng tốc độ xử lý ảnh:

Context cũng được sử dụng để tăng tốc độ xử lý ảnh. Thông tin về context có thể được sử dụng để giảm số lượng các vùng ảnh cần xử lý, giúp cho quá trình xử lý ảnh trở nên nhanh hơn và tiết kiệm tài nguyên máy tính.

4. Cải thiện hiệu suất mô hình học máy:

Context cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy trong xử lý ảnh. Việc sử dụng context giúp cho mô hình học máy hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các đối tượng trong bức ảnh, từ đó giúp cho mô hình học máy đưa ra các dự đoán chính xác hơn và đáng tin cậy hơn.

5. Xử lý ảnh y tế:

Context cũng được sử dụng trong xử lý ảnh y tế, giúp cho việc phân tích và chẩn đoán trở nên chính xác hơn. Thông tin về context có thể giúp cho các chuyên gia y tế nhận biết được các vùng ảnh có dấu hiệu bất thường, từ đó giúp cho quá trình chẩn đoán và điều trị trở nên hiệu quả hơn.

C. Kết luận:

Các phương pháp sử dụng context trong thị giác máy là một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển nhanh chóng trên thế giới. Đặc biệt, việc sử dụng context trong thị giác máy đang được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng, nhận diện vật thể, truy vấn ảnh và xử lý ảnh y tế. Vì vậy, việc tìm hiểu và sử dụng context trong những bài toán xử lý ảnh là vô cùng cần thiết.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, chúng ta có thể mong đợi sự xuất hiện của những phương pháp sử dụng context mới và hiệu quả hơn trong tương lai để giải quyết các bài toán xử lý ảnh phức tạp hơn.