Phát hiện đối tượng được coi là một trong những lĩnh vực quan trọng nhất trong sự phát triển của deep learning và xử lý hình ảnh. Bài viết này của Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo sẽ xem xét các Thuật toán phát hiện đối tượng và cơ sở dữ liệu giúp phát triển các thuật toán này.
MỤC LỤC
1. Ứng dụng chính của Thuật toán Object Detection.
Nhận dạng biển số xe – Sử dụng cả công nghệ nhận dạng đối tượng và nhận dạng ký tự quang học (OCR) để nhận dạng các ký tự chữ và số trên biển số xe. Phát hiện đối tượng được sử dụng bằng cách chụp một bức ảnh và phát hiện các đối tượng cụ thể như phương tiện hoặc phương tiện trong bức ảnh đó. Khi bạn đã xác định được tọa độ xe trong ảnh, bạn có thể sử dụng các mô hình nhận dạng đối tượng khác để nhận dạng biển số xe và văn bản biển số xe. Từ đó, áp dụng mô hình phân loại hình ảnh hoặc OCR để nhận dạng các ký tự trên hình ảnh và ánh xạ dữ liệu hình ảnh thành văn bản.
Nhận dạng khuôn mặt – Một trong những ứng dụng chính của Thuật toán phát hiện đối tượng là nhận dạng và nhận dạng khuôn mặt. Nó có thể nhận dạng khuôn mặt người trong hình ảnh và video với sự trợ giúp của các thuật toán hiện đại.
Theo dõi đối tượng – Kỹ thuật này có thể được áp dụng để theo dõi chuyển động của một đối tượng cụ thể hoặc một đối tượng cụ thể. Ví dụ, nếu bạn đang xem một trận đấu bóng chày hoặc cricket, quả bóng có thể bị ném ra xa. Trong những tình huống như vậy, các thuật toán có thể giúp dò tìm, phát hiện và theo dõi vị trí và quỹ đạo bóng hiện tại.
Xe tự lái – Đối với xe tự lái, điều quan trọng là phải nghiên cứu các yếu tố môi trường xung quanh xe khi lái xe. Mô hình phát hiện đối tượng được đào tạo với nhiều đối tượng để phát hiện các đối tượng khác nhau cản trở việc lái xe nhằm đảm bảo an toàn cho người lái.
Rô bốt – Các thuật toán nhận dạng đối tượng hiện được sử dụng rộng rãi trong rô bốt để xác định và di chuyển các vật nặng, giảm bớt sức lao động thủ công của con người và tự động hóa công việc.
2. Các loại Thuật toán phát hiện đối tượng
Kể từ những năm 2010, khi học sâu đã phát triển, chất lượng của các thuật toán phát hiện đối tượng cũng liên tục được cải thiện. Dưới đây là một số Thuật toán phát hiện đối tượng thông dụng nhất, cách thức hoạt động của chúng cũng như những ưu điểm và nhược điểm khi làm việc với chúng.
2.1 Biểu đồ Gradient định hướng (HOG)
Histogram of Oriented Gradients (HOG) là một trong những phương pháp phát hiện đối tượng lâu đời nhất. Được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1986. HOG được sử dụng như một thuật toán trích xuất đặc trưng từ các đối tượng trong ảnh. Mục đích của HOG là trừu tượng hóa các đối tượng bằng cách trích xuất các tính năng của chúng và loại bỏ thông tin vô ích. Do đó, HOG chủ yếu được sử dụng để mô tả hình dạng và diện mạo của các đối tượng trong ảnh. HOG dựa trên việc chia hình ảnh đầu vào thành các hình ảnh phụ, tính toán và tổng hợp biểu đồ của hình ảnh và trích xuất các vectơ được gọi là vectơ đặc trưng cho từng đối tượng.
Bản chất của phương pháp HOG là sử dụng thông tin về phân bố độ dốc hoặc hướng cạnh để mô tả các tính năng cục bộ trong ảnh. Toán tử HOG được triển khai bằng cách chia hình ảnh thành các vùng con được gọi là các ô và đối với mỗi ô sẽ tính toán một biểu đồ về hướng độ dốc của các điểm trong ô. Lắp ráp biểu đồ đại diện cho hình ảnh gốc. Để cải thiện hiệu suất nhận dạng, biểu đồ cục bộ được so sánh với độ tương phản bằng cách tính ngưỡng cường độ trên một vùng lớn hơn một ô, được gọi là khối và chuẩn hóa tất cả các ô trong một khối bằng cách sử dụng ngưỡng này. Có thể được chuẩn hóa. Kết quả sau bước chuẩn hóa là một vectơ đặc trưng không thay đổi khi điều kiện ánh sáng thay đổi.
2.2 Mạng thần kinh tích chập khu vực (R-CNN)
Mạng nơ-ron tích chập vùng (R-CNN) là một cải tiến mới của kỹ thuật phát hiện đối tượng so với các phương pháp HOG và SIFT trước đây. Trong các mô hình R-CNN, người ta thường sử dụng thuật toán chọn lọc (được gọi là tìm kiếm chọn lọc) để trích xuất các tính năng mong muốn nhất của một đối tượng (thường là khoảng 2000 tính năng). Quá trình chọn các tính năng quan trọng nhất có thể được tính toán bằng thuật toán tìm kiếm chọn lọc.
Trong R-CNN, trích xuất đề xuất vùng được thực hiện bằng thuật toán tìm kiếm chọn lọc để trích xuất các vùng (khoảng 2000 vùng) có khả năng chứa đối tượng. Các vùng này (hình ảnh) sau đó được chia tỷ lệ thành một kích thước cố định và được chuyển qua mô hình CNN đã được huấn luyện trước (imagenet) trước khi tiến hành xác định độ lệch và nhãn đối tượng. Tuy nhiên, sau 2000 lượt đề xuất khu vực thông qua mạng CNN, mô hình chạy rất chậm.
2.3 Faster R-CNN
Mặc dù các mô hình R-CNN có thể thực hiện các tính toán phát hiện đối tượng và đạt được hiệu quả, nhưng chúng có nhiều nhược điểm, thường là tốc độ của mô hình. Do đó, một số phương pháp đã được phát triển để giải quyết vấn đề này và giải quyết những thiếu sót của R-CNN. Trong số đó, các mẫu Fast R-CNN và Faster R-CNN là nổi tiếng nhất.
Trong Faster-RCNN, thay vì tìm kiếm chọn lọc, chúng tôi thêm một mạng con có tên là RPN (Mạng đề xuất khu vực) và thiết kế mô hình để trích xuất các vùng của hình ảnh có khả năng chứa đối tượng. Nói chung, các bước hậu xử lý sau khi triển khai RPN tương tự như Fast-RCNN, nhưng nhanh hơn nhiều (vì không sử dụng tìm kiếm chọn lọc) và được thiết kế dưới dạng các mạng có thể huấn luyện từ đầu đến cuối!
Mô hình Faster R-CNN là một trong những mô hình Fast R-CNN tốt nhất, với sự cải thiện đáng kể về tốc độ hoạt động so với các mô hình trước đó. Trong khi các mô hình R-CNN và Fast R-CNN tính toán các đề xuất vùng bằng cách sử dụng thuật toán tìm kiếm có chọn lọc, phương pháp R-CNN nhanh hơn sử dụng phương pháp hiện có này làm mạng vùng đề xuất, Mạng Đề xuất Vùng (RPN).
Mạng RPN giảm thời gian tính toán để trích xuất tính năng (thường là 10 mili giây cho mỗi hình ảnh). Mạng này bao gồm các lớp tích hợp cho phép chúng tôi có được các tính năng mong muốn thông qua các lớp tích chập liên tiếp. Sử dụng các hộp neo có nhiều tỷ lệ, kích thước và tỷ lệ khác nhau để thể hiện các khu vực quan tâm. Đối với mỗi hộp neo trong RPN, hãy chạy trình phân loại nhị phân để phân loại xem vùng được trích xuất có khả năng chứa đối tượng hay không và dự đoán hộp giới hạn tương ứng. Các vùng được trích xuất sau đó được chuyển qua một bộ lọc có tên là Loại bỏ không tối đa (NMS) để loại bỏ các hộp giới hạn dư thừa. Đầu ra NMS đi qua một lớp có tên là RoI Align (Vùng quan tâm) để đặt kích thước đầu ra của các vùng đặc trưng được trích xuất. Sau đó phần xử lý tiếp theo của mô hình tương tự như mô hình Fast RCNN.
Ba thuật toán phát hiện đối tượng trên được nhiều nhà nghiên cứu thị giác máy tính và nhà phát triển sản phẩm ưa thích. Ngoài ra chúng ta còn có thêm các thuật toán khác như Thuật toán Yolo.
3. Câu hỏi thường gặp
Thuật toán phát hiện đối tượng là gì?
Thuật toán phát hiện đối tượng là một phương pháp trong lĩnh vực thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm kiếm và nhận dạng đối tượng trong hình ảnh và video.
Các phương pháp phổ biến trong thuật toán phát hiện đối tượng là gì?
Trong thuật toán phát hiện đối tượng, có một số phương pháp phổ biến được sử dụng. Một trong số đó là R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks), phương pháp này sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phát hiện các vùng tiềm năng chứa đối tượng và sau đó áp dụng một mô hình phân loại để xác định loại đối tượng.
Ứng dụng của thuật toán phát hiện đối tượng là gì?
Thuật toán phát hiện đối tượng có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực an ninh và giám sát, nó có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi đối tượng nghi ngờ trong hệ thống giám sát video. Trong xe tự hành, thuật toán phát hiện đối tượng có thể giúp xe nhận biết và phản ứng với các phương tiện nguy hiểm trên đường.
Như vậy, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo đã thông tin tới bạn đọc về Thuật toán phát hiện đối tượng. Đừng quên like và share nếu bạn thấy bài viết này hữu ích và hãy để lại comment nếu còn điều gì cần được Limoseo giải đáp nhé.
