Giáo trình Nhận dạng và Xử lý ảnh

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ, các kỹ thuật dựa trên trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính ứng dụng trong các hệ thống thông minh đạt được những kết quả vượt bậc, có nhiều triển vọng. Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 (Industry 4.0) hiện đang diễn ra tại trên phạm vi toàn cầu, đặc biệt ở các nước có nền khoa học kỹ thuật phát triển…. Industry 4.0 tập trung vào sản xuất và dịch vụ thông minh chủ yếu dựa trên các hệ thống tương tác thực ảo, các hệ thống thông minh dần thay thế con người. Nền tảng của các hệ thống thông minh có thể nói bắt nguồn từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và thị giác máy. Trong đó, thị giác máy là một trong những giác quan máy quan trọng nhất giúp cho quá trình thu nhận tín hiệu, xử lý, phân tích nhằm đưa ra tri thức phục vụ các hệ thống ra quyết định. Trong thời gian qua, các kỹ thuật mới trong lĩnh vực thị giác máy tính, mà cụ thể hơn là xử lý ảnh và nhận dạng đã được nhiều nhà khoa học, tập đoàn công nghệ chú trọng nghiên cứu, phát triển, làm thay đổi hướng tiếp cận truyền thống ví dụ như các kỹ thuật học sâu. Vì thế, các kiến thức về xử lý ảnh, nhận dạng mẫu, trí tuệ nhân tạo, học máy đã trở thành môn học quan trọng đối với sinh viên các chuyên ngành liên quan đến khoa học máy tính, công nghệ thông tin, tự động hóa trong các trường đại học ở Việt Nam hiện nay. Tuy nhiên, tài liệu tiếng Việt cho sinh viên và những người quan tâm lại có giới hạn về cập nhật công nghệ, kỹ thuật. Giáo trình nhận dạng và xử lý ảnh nhằm cung cấp những kiến thức cơ bản về kỹ thuật xử lý hình ảnh cũng như giới thiệu một số phương pháp trí tuệ nhân tạo được áp dụng phân tích hình ảnh và nhận dạng mẫu. Kỹ thuật học sâu là hướng tiếp cận mới đang được nhiều nhà khoa học nghiên cứu và các công ty công nghệ quan tâm và khả năng ứng dụng cao trong thực tế cũng được trình bày trong tài liệu này. Nội dung cuốn sách gồm 7 chương lần lượt trình bày những kiến thức nhập môn về xử lý ảnh, các phương pháp nâng cao trong phân tích, nhận dạng mẫu, kỹ thuật học sâu như: các phép biến đổi, điều chỉnh nâng cao chất lượng ảnh; biến đổi ảnh màu, ảnh đa mức xám, toán tử tích chập, các bộ lọc ảnh và phép biến đổi không gian ảnh, biến đổi hình thái học ứng dụng trong phân tích vùng ảnh, trích biên đối tượng; phương pháp phân đoạn ảnh theo phân ngưỡng thủ công, phân ngưỡng tự động; phương pháp phân tích ảnh như phân đoạn ảnh bằng thuật toán phân cụm k-means, Meanshift, Watershed, trích chọn đặc trưng cơ bản như kỹ thuật trích chọn cạnh, điểm chính (keypoint) và mô tả vùng đặc trưng vùng ảnh. Cuốn sách cũng giới thiệu một số phương pháp trích chọn đặc trưng nâng cao như SIFT, SUFT, HOG, Haar-like feature; phương pháp so khớp đặc trưng giữa các ảnh phục vụ phát hiện đối tượng tương đồng và nhận dạng mẫu cùng với kỹ thuật lọc loại trừ nhiễu trong so khớp ảnh. Phần cuối trình bày những kỹ thuật nhận dạng mẫu và phân loại đối tượng từ cách tiếp cận truyền thống như cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, boosting, máy phân loại hỗ trợ vector SVM, mạng neural nhân tạo và đến kỹ thuật học sâu, mạng neural tích chập như mạng LeNet, AlexNet, ZFNet, GooLeNet, VGGNet, R-CNN và kiến trúc mạng mô tả ngữ nghĩa ảnh.