6 ứng dụng gần gũi của phần mềm nhận diện hình ảnh

Phần mềm nhận diện hình ảnh

Kỷ nguyên số ngày nay chứng kiến sự bùng nổ của dữ liệu hình ảnh được chia sẻ rộng rãi qua các ứng dụng, mạng xã hội và trang web. Kho dữ liệu hình ảnh khổng lồ này chính là động lực thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ nhận dạng hình ảnh. Và vì vậy, khả năng “nhìn” và “hiểu” thế giới xung quanh của phần mềm nhận diện hình ảnh đã mở ra vô số ứng dụng thiết thực, gần gũi với đời sống con người. Hãy cùng VinBigdata khám phá 6 ứng dụng nổi bật của phần mềm nhận diện hình ảnh trong bài viết dưới đây nhé! 

1. Phần mềm nhận diện hình ảnh là gì?

Nhận dạng hình ảnh đề cập đến khả năng của máy tính xác định và phân loại các đối tượng, địa điểm, con người, văn bản và hành động cụ thể trong hình ảnh và video kỹ thuật số. Là một nhánh của thị giác máy tính, phần mềm nhận dạng hình ảnh sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích, xử lý và so sánh nội dung hình ảnh hoặc video với dữ liệu đã được đào tạo trước đó. Nhờ vậy, máy tính có thể tự động nhận biết và hiểu các đối tượng giống như con người, mở ra vô số tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.

Phần mềm nhận diện khuôn mặt xác định con người
Phần mềm nhận diện hình ảnh có thể xác định và phân loại các đối tượng, địa điểm, con người

2. Cơ chế hoạt động của phần mềm nhận diện hình ảnh

Xử lý ảnh là một quá trình phức tạp có thể thực hiện theo nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm học sâu (deep learning) và học máy (machine learning). Về cơ bản, hệ thống nhận dạng hình ảnh cần sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo (neural network) để phân tích từng điểm ảnh trong hình ảnh. Dưới đây là 3 bước chính trong cơ chế hoạt động của phần mềm nhận diện hình ảnh. 

Bước 1: Thu thập tập dữ liệu

Bước thiết yếu đầu tiên khi nhận diện hình ảnh là xây dựng một bộ dữ liệu ảnh và video chất lượng cao, có chú thích chính xác các đặc điểm quan trọng. Ví dụ, một hình ảnh con chó sẽ được dán nhãn là “chó”. Trong trường hợp hình ảnh chứa nhiều con chó, các nhà phát triển có thể sử dụng các thẻ tag hoặc khung bao quanh (bounding box) để chú thích cho từng đối tượng, đảm bảo tính chính xác và chi tiết cho bộ dữ liệu.

Bước 2. Huấn luyện và cung cấp mạng lưới thần kinh

Cũng giống như não người, máy tính cần được “huấn luyện” bằng cách phân tích từng điểm ảnh trong ảnh. Sau khi thu thập và chuẩn bị dữ liệu, bước tiếp theo là huấn luyện một mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để phân tích và trích xuất các đặc điểm quan trọng từ hình ảnh. Các mạng nơ-ron nhân tạo thường được sử dụng trong nhận dạng hình ảnh là mạng nơ-ron chập (Convolutional Neural Networks – CNNs). CNN được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu hình ảnh và có khả năng tự động học các đặc điểm phân biệt các đối tượng khác nhau. 

Để thực hiện các tác vụ nhận dạng hình ảnh này, CNN được trang bị nhiều lớp. Lớp đầu tiên là lớp tích chập, sử dụng các bộ lọc (hoặc kernel) để quét các pixel trong loạt ảnh đầu vào. Bằng cách so sánh các màu sắc và hình dạng của pixel, lớp này trích xuất các đặc điểm hoặc mẫu quan trọng từ hình ảnh, chẳng hạn như các góc và cạnh.

Sau đó, CNN sử dụng kiến ​​thức ở lớp đầu tiên để kiểm tra các phần lớn hơn một chút của hình ảnh, xác định các chi tiết phức tạp hơn. Với mỗi lớp, CNN liên tục xem xét các phần mở rộng và quan trọng hơn của hình ảnh cho đến khi kết luận hình ảnh hiển thị gì dựa trên tất cả các đặc điểm đã phát hiện được.

Bước 3. Thực hiện hành động dựa trên suy luận

Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, hệ thống nhận dạng ảnh sẽ nhận các ảnh và video mới để so sánh với bộ dữ liệu huấn luyện ban đầu. Dựa vào quá trình so sánh này, hệ thống có khả năng thực hiện phân loại ảnh và xác định xem một đối tượng cụ thể có xuất hiện trong ảnh hay không.

Cách thu thập dữ liệu của phần mềm nhận diện khuôn mặt
Minh hoạ cách thu thập dữ liệu của phần mềm nhận diện hình ảnh

3. 6 ứng dụng phổ biến của phần mềm nhận diện hình ảnh 

Nhận diện khuôn mặt

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt phân tích hình ảnh của một cá nhân và xác định danh tính chính xác của người đó thông qua việc triển khai các mô hình nhận dạng hình ảnh học sâu. Thuật toán có thể được tinh chỉnh để trích xuất các thông tin quan trọng như tuổi, giới tính và biểu cảm khuôn mặt.

Các thuật toán nhận dạng khuôn mặt hiện đại thường đạt độ chính xác cao, được sử dụng để kiểm soát quyền truy cập cho các thiết bị như khóa điện thoại thông minh và cửa ra vào khu vực hạn chế. Trong lĩnh vực thực thi pháp luật, nhận dạng khuôn mặt được ứng dụng để phân tích nguồn cấp dữ liệu hình ảnh giám sát trên diện rộng nhằm tìm kiếm người mất tích hoặc tội phạm bị truy nã.

Ngoài ra, nhận dạng khuôn mặt còn cho phép xác minh ID ảnh bằng máy tính tại các hệ thống an ninh/trạm kiểm soát như sân bay và lối vào tòa nhà. Tại Việt Nam, VinBigdata đã phát triển thành công phần mềm OCR thế hệ mới dựa trên công nghệ nhận dạng kí tự quang học tiên tiến của giải pháp Vizone Lens dành riêng cho hệ thống Vinpearl với những tính năng vượt trội như:

  • Tự động nhận dạng và trích xuất thông tin trên giấy tờ tùy thân của khách hàng một cách chính xác.
  • Tự động tìm kiếm khách hàng trong cơ sở dữ liệu dựa trên thông tin trích xuất từ giấy tờ tùy thân.
  • Đồng bộ hóa thông tin giấy tờ tùy thân với hồ sơ khách hàng tương ứng.
Quy trình nhận diện khuôn mặt của Vizone Lens
Quy trình nhận diện hình ảnh của Vizone Lens

Nhờ ứng dụng sáng tạo này, Vinpearl đã tự động hóa quy trình nhập liệu thông tin giấy tờ tùy thân của khách hàng, góp phần tiết kiệm đáng kể thời gian vận hành và giảm tải khối lượng công việc cho bộ phận lễ tân. 

Phát hiện lỗi gian lận

Ngành tài chính ngày nay đang tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) để phòng chống gian lận hiệu quả hơn. Công nghệ nhận dạng hình ảnh AI đóng vai trò then chốt trong việc phân tích các khoản thanh toán và xác minh tính hợp pháp của chúng. Chẳng hạn, khi phân tích séc, hệ thống AI sẽ tự động trích xuất dữ liệu quan trọng từ hình ảnh séc được quét như số tài khoản, số séc, kích thước séc và chữ ký của chủ tài khoản. Dựa trên các thông tin này, hệ thống có thể đánh giá mức độ hợp lệ và tính xác thực của séc, giúp ngăn chặn các hành vi gian lận tiềm ẩn.

Nhạn dạng trong phân tích dữ liệu
Phần mềm nhận dạng hình ảnh giúp phát hiện gian lận trong ngành tài chính

Bên cạnh đó, nhận dạng hình ảnh AI còn được ứng dụng hiệu quả trong lĩnh vực bảo hiểm. Hệ thống có thể phân tích chi tiết hình ảnh thu thập từ hiện trường tai nạn hoặc tổn thất để xác định nguyên nhân, mức độ thiệt hại và tính xác thực của yêu cầu bồi thường. Khả năng phân tích dữ liệu hình ảnh toàn diện của AI giúp phát hiện những chi tiết quan trọng mà mắt người có thể bỏ qua, góp phần phòng chống gian lận trong lĩnh vực bảo hiểm.

Tìm kiếm bằng hình ảnh

Tìm kiếm bằng hình ảnh (Visual Search) đang nổi lên như một giải pháp đột phá vượt qua những hạn chế của tìm kiếm văn bản và thậm chí cả tìm kiếm giọng nói. Trong tìm kiếm hình ảnh, đầu vào là một hình ảnh và kết quả đầu ra có hai dạng:

  • Dạng văn bản: Cung cấp thông tin chi tiết về đối tượng trong ảnh, giải thích bối cảnh hoặc mô tả sản phẩm.
  • Dạng hình ảnh: Trả về các hình ảnh tương tự hoặc liên quan đến hình ảnh đầu vào, hỗ trợ người dùng tìm kiếm các sản phẩm hoặc đối tượng trực quan.

Một trong những ứng dụng đi đầu trong lĩnh vực này là Google Lens, tương tự như Google Dịch nhưng hoạt động với hình ảnh. Google Lens tận dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh và cả nhận dạng ký tự quang học (OCR) để “đọc” văn bản trong ảnh và dịch sang nhiều ngôn ngữ, mang lại trải nghiệm tìm kiếm đa dạng và tiện lợi.

Tìm kiếm bằng phần mềm nhận diện hình ảnh
Google Lens – phần mềm tìm kiếm ứng dụng công nghệ nhận diện hình ảnh

Lọc và kiểm duyệt nội dung

Các nền tảng mạng xã hội lớn như Facebook đang ngày càng tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xác định và đánh dấu nội dung không phù hợp với tiêu chuẩn cộng đồng của nền tảng. Các thuật toán AI trong phần mềm nhận diện hình ảnh có thể phân biệt các loại hình ảnh như nội dung người lớn, bạo lực hoặc spam, sau đó tự động thực hiện các biện pháp kiểm duyệt thích hợp mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này dẫn đến quy trình kiểm duyệt nội dung nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn và hiệu quả hơn.

Facebook loại bỏ nhận diện hình ảnh thủ công
Facebook dần loại bỏ việc kiểm duyệt nội dung, hình ảnh thủ công

Hơn nữa, việc ứng dụng AI trong kiểm duyệt nội dung còn giúp giảm thiểu tác động tiêu cực đến con người. Quá trình rà soát thủ công có thể khiến đội ngũ nhân viên kiểm duyệt phải tiếp xúc với nội dung gây khó chịu, ảnh hưởng đến sức khỏe tinh thần. Nhờ có AI, chúng ta có thể giảm thiểu rủi ro này, đảm bảo môi trường làm việc an toàn và lành mạnh cho đội ngũ nhân viên.

Chẩn đoán y khoa

Hiện nay, nhận dạng hình ảnh được ứng dụng rộng rãi trong ba lĩnh vực chính của chẩn đoán y khoa gồm: chẩn đoán hình ảnh, nhãn khoa và bệnh lý học. Ưu điểm vượt trội của nhận dạng hình ảnh trong chẩn đoán y khoa nằm ở khả năng phân tích chi tiết các hình ảnh y tế, chẳng hạn như phim chụp cộng hưởng từ (MRI) và X-quang, từ đó phát hiện các bất thường ngay cả trong giai đoạn khởi phát. 

Một ví dụ điển hình của ứng dụng này là VinDr – giải pháp AI đột phá cho ngành y tế Việt Nam của VinBigdata với khả năng chẩn đoán chính xác các bệnh lý về phổi, gan, vú, cột sống với độ chính xác trung bình trên 90%. VinDr AI cung cấp các tính năng chẩn đoán cho nhiều bệnh lý phổ biến, bao gồm:

  • Chẩn đoán bệnh lý phổi: VinDr-ChestXR (chẩn đoán X-quang lồng ngực) và VinDr-ChestCT (chẩn đoán CT lồng ngực).
  • Chẩn đoán bệnh lý gan: VinDr-LiverCT (chẩn đoán CT gan).
  • Chẩn đoán ung thư vú: VinDr-Mammo (chẩn đoán X-quang tuyến vú).
  • Chẩn đoán bệnh lý cột sống: VinDr-SpineXR (chẩn đoán X-quang cột sống).

VinDr nhận dạng hình ảnh y khoa

VinDr AI đã được triển khai tại nhiều bệnh viện lớn trên khắp Việt Nam và mang lại hiệu quả tích cực trong việc hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh, góp phần đáng kể vào việc xây dựng các chẩn đoán chính xác và phác đồ điều trị tối ưu cho bệnh nhân.

Hỗ trợ ngành bán lẻ

Trong lĩnh vực bán lẻ, phần mềm nhận dạng hình ảnh giúp tự động hóa quá trình nhận dạng sản phẩm, tăng tốc độ và độ chính xác đáng kể so với phương pháp thủ công. Điều này cho phép các nhà bán lẻ nhanh chóng truy xuất thông tin sản phẩm quan trọng như tình trạng sẵn hàng và giá cả, hỗ trợ tối ưu hóa các hoạt động vận hành khác.

Tọa lạc tại trung tâm sầm uất của thủ đô Hà Nội, Vincom Mega Mall Times City là một trong những khu trung tâm thương mại đầu tiên tại Việt Nam ứng dụng giải pháp camera giám sát thông minh Vizone Secure của VinBigdata nhằm: 

  • Ghi lại mọi diễn biến tại khu trung tâm thương mại, hỗ trợ phát hiện và cảnh báo kịp thời các hành vi vi phạm, đảm bảo an ninh cho khách hàng và tài sản của Vincom 24/7.
  • Phân tích hành vi di chuyển, cử chỉ và biểu cảm của khách hàng, giúp Vincom hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích mua sắm, từ đó đưa ra các chiến lược marketing hiệu quả, tối ưu hóa bố trí gian hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng.
  • Nhận diện khách hàng VIP, giúp Vincom cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, tạo dựng trải nghiệm mua sắm độc đáo và ấn tượng cho khách hàng.
Quy trình nhận dạnh hình ảnh của Vizone Secure
Quy trình vận hành của Vizone Secure khi nhận dạng hình ảnh

Nhìn chung, VinBigdata – đơn vị tiên phong trong lĩnh vực dữ liệu lớn tại Việt Nam – đã và đang nỗ lực kiến tạo kho dữ liệu hình ảnh Việt, dành riêng cho người Việt. Kho dữ liệu này được xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ tiên tiến, quy mô lớn và đáp ứng nhu cầu đa dạng của các doanh nghiệp Việt Nam. 

Kho dữ liệu hình ảnh của VinBigdata bao gồm hình ảnh từ nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, bán lẻ, giao thông, an ninh, v.v., với số lượng lên đến hàng triệu bức. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn uy tín, đảm bảo chất lượng và tính chính xác cao, từ đó giúp tự động hóa nhiều quy trình thủ công, gia tăng hiệu quả công việc và trải nghiệm khách hàng, tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp Việt. 

Kết luận

Như vậy, bài viết đã điểm qua 6 ứng dụng gần gũi của phần mềm nhận diện hình ảnh trong đời sống hàng ngày. Có thể thấy, công nghệ này đã và đang len lỏi vào mọi ngóc ngách của cuộc sống, mang đến những lợi ích thiết thực cho con người. Trong tương lai, công nghệ này hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển và mang đến nhiều lợi ích hơn nữa cho con người.

Nhận tư vấn để triển khai phần mềm tự động nhận dạng hình ảnh, liên hệ ngay VinBigdata: 

 

Bình luận

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố. Các trường bắt buộc được đánh dấu

Bài viết liên quan

    Cảm ơn bạn đã quan tâm và ủng hộ.

    File hiện tại không thể tải xuống
    Vui lòng liên hệ hỗ trợ.

    VinOCR eKYC
    Chọn ảnh từ máy của bạn

    Chọn ảnh demo dưới đây hoặc tải ảnh lên từ máy của bạn

    Tải lên ảnh CMND/CCCD/Hộ chiếu,...

    your image
    Chọn ảnh khác
    Tiến hành xử lý
    Thông tin đã được xử lý
    Mức độ tin cậy: 0%
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    Xác thực thông tin thẻ CMND/CCCD

    Vui lòng sử dụng giấy tờ thật. Hãy đảm bảo ảnh chụp không bị mờ hoặc bóng, thông tin hiển thị rõ ràng, dễ đọc.

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh mặt trước CMND/CCCD

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh mặt sau CMND/CCCD

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh chân dung

    This site is registered on wpml.org as a development site.