Tìm hiểu phân loại hình ảnh trong AI - Cách thức và ứng dụng.pdf

Phân loại hình ảnh là một trong những bài toán cốt lõi của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning). Bài toán này yêu cầu mô hình AI phân loại các hình ảnh vào một hoặc nhiều danh mục đã biết trước. Ví dụ, một hệ thống phân loại hình ảnh có thể nhận diện và phân loại các hình ảnh thành các loại như “chó”, “mèo”, “xe ô tô”, hoặc “cây cối”. Phân loại hình ảnh là nền tảng cho nhiều ứng dụng AI trong y tế, an ninh, thương mại điện tử, và các lĩnh vực khác.

1. https://aicandy.vn/tim-hieu-phan-loai-hinh-anh-trong-ai-cach-thuc-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn


Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
1

Tìm hiểu phân loại hình ảnh trong AI:
Cách thức và ứng dụng
Nội dung
 1. Giới thiệu về phân loại hình ảnh
 2. Cách thức hoạt động của phân loại hình ảnh
o 2.1. Tiền xử lý dữ liệu
o 2.2. Trích xuất đặc trưng
o 2.3. Phân loại
o 2.4. Hậu xử lý
 3. Các mô hình phân loại hình ảnh phổ biến
 4. Ứng dụng của phân loại hình ảnh
o 4.1. Y tế
o 4.2. An ninh và giám sát
o 4.3. Thương mại điện tử
o 4.4. Ôtô tự lái
o 4.5. Ứng dụng di động và truyền thông xã hội
 5. Thách thức và hướng phát triển
6. Kết luận

1. Giới thiệu về phân loại hình ảnh

Phân loại hình ảnh là một trong những bài toán cốt lõi của trí tuệ nhân tạo
(AI) và học máy (Machine Learning). Bài toán này yêu cầu mô hình AI phân

2. https://aicandy.vn/tim-hieu-phan-loai-hinh-anh-trong-ai-cach-thuc-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn


Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
2

loại các hình ảnh vào một hoặc nhiều danh mục đã biết trước. Ví dụ, một hệ
thống phân loại hình ảnh có thể nhận diện và phân loại các hình ảnh thành
các loại như “chó”, “mèo”, “xe ô tô”, hoặc “cây cối”.
Phân loại hình ảnh là nền tảng cho nhiều ứng dụng AI trong y tế, an ninh,
thương mại điện tử, và các lĩnh vực khác.
2. Cách thức hoạt động của phân loại hình ảnh

2.1. Tiền xử lý dữ liệu
Trước khi bắt đầu phân loại hình ảnh, dữ liệu hình ảnh cần được tiền xử lý
để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình AI. Quá trình tiền xử lý bao gồm:
 Thay đổi kích thước (Resizing): Hình ảnh cần được điều chỉnh về
cùng một kích thước tiêu chuẩn để đưa vào mô hình.
 Chuẩn hóa (Normalization): Điều chỉnh các giá trị pixel của hình ảnh
vào một khoảng giá trị nhất định (ví dụ: 0 đến 1) để giúp mô hình học
tốt hơn.
 Tăng cường dữ liệu (Data Augmentation): Áp dụng các biến đổi như
xoay, lật, thay đổi độ sáng để tạo ra nhiều phiên bản khác nhau của
cùng một hình ảnh, giúp mô hình trở nên linh hoạt hơn.
2.2. Trích xuất đặc trưng

3. https://aicandy.vn/tim-hieu-phan-loai-hinh-anh-trong-ai-cach-thuc-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn


Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
3


Phân loại hình ảnh đòi hỏi mô hình phải trích xuất được các đặc trưng nổi
bật của hình ảnh. Trong các mô hình học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích
chập (Convolutional Neural Networks – CNN), quá trình này được thực
hiện tự động thông qua các lớp tích chập (convolutional layers). Những đặc
trưng này có thể là các cạnh, đường viền, hình dạng hoặc các đặc điểm cao
cấp khác của đối tượng trong hình ảnh.
2.3. Phân loại
Sau khi trích xuất đặc trưng, mô hình sẽ phân loại hình ảnh dựa trên những
đặc trưng này. Thường thì các lớp cuối cùng của mô hình sẽ là các lớp kết
nối đầy đủ (fully connected layers) và lớp softmax, lớp này sẽ tạo ra các xác
suất tương ứng với mỗi danh mục (label). Mô hình sau đó sẽ chọn ra nhãn
có xác suất cao nhất làm kết quả phân loại cuối cùng.
2.4. Hậu xử lý
Sau khi có kết quả phân loại, các bước hậu xử lý có thể được áp dụng để cải
thiện độ chính xác hoặc tính khả dụng của kết quả. Chẳng hạn, trong một số
ứng dụng, kết quả phân loại có thể được kết hợp với thông tin từ các nguồn
khác để đưa ra quyết định cuối cùng.

4. https://aicandy.vn/tim-hieu-phan-loai-hinh-anh-trong-ai-cach-thuc-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn


Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
4

3. Các mô hình phân loại hình ảnh phổ biến
Phân loại hình ảnh đã phát triển vượt bậc nhờ vào các mô hình học sâu tiên
tiến. Dưới đây là một số mô hình tiêu biểu:

GoogleNet
Đây là một kiến trúc mạng nơ-ron sâu được phát triển bởi nhóm nghiên cứu
của Google và ra mắt vào năm 2014. Được biết đến với cấu trúc “Inception
module”, GoogleNet cho phép mạng có khả năng trích xuất đặc trưng ở
nhiều mức độ khác nhau bằng cách sử dụng các lớp tích chập (convolution)
và pooling với các kích thước bộ lọc khác nhau trong cùng một tầng. Thiết
kế này giúp mạng vừa hiệu quả về mặt tính toán vừa có độ sâu lớn mà không
làm tăng quá nhiều số lượng tham số. GoogleNet đã đạt được thành công
đáng kể trong cuộc thi ImageNet năm 2014, đứng đầu bảng xếp hạng về
phân loại hình ảnh.
VGGNet
Đây là một trong những kiến trúc mạng nơ-ron sâu nổi tiếng trong lĩnh vực
thị giác máy tính, được phát triển bởi nhóm nghiên cứu Visual Geometry
Group tại Đại học Oxford. Được giới thiệu vào năm 2014, VGGNet nổi bật

5. https://aicandy.vn/tim-hieu-phan-loai-hinh-anh-trong-ai-cach-thuc-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn


Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
5

với cấu trúc đơn giản nhưng hiệu quả, sử dụng các lớp tích chập
(convolution) kích thước nhỏ 3×3 và các lớp pooling xen kẽ để trích xuất đặc
trưng. Một điểm đáng chú ý của VGGNet là độ sâu của nó, với các phiên bản
có thể lên đến 16 hoặc 19 lớp. Mạng đã đạt được kết quả xuất sắc trên tập dữ
liệu ImageNet và là nền tảng cho nhiều nghiên cứu sau này trong lĩnh vực
học sâu.
ResNet
Đây là một kiến trúc mạng nơ-ron sâu, được giới thiệu bởi nhóm nghiên cứu
của Microsoft vào năm 2015. Điểm đặc trưng của ResNet là khái niệm “kết
nối dư” (residual connections), cho phép các lớp trong mạng bỏ qua một
hoặc nhiều lớp trung gian và truyền thẳng đầu ra của lớp trước đến lớp sau.
Cơ chế này giúp giải quyết vấn đề biến mất gradient, thường gặp ở các mạng
nơ-ron sâu, và giúp đào tạo các mạng rất sâu với hàng trăm hoặc thậm chí
hàng ngàn lớp. ResNet đã đạt được thành tích xuất sắc trên tập dữ liệu
ImageNet và trở thành nền tảng cho nhiều mô hình học sâu tiên tiến sau này.
DenseNet
Đây là một kiến trúc mạng nơ-ron sâu được giới thiệu vào năm 2017, nổi bật
với cách kết nối độc đáo giữa các lớp. Thay vì chỉ truyền thông tin từ lớp
trước tới lớp sau như các mạng thông thường, DenseNet kết nối tất cả các
lớp lại với nhau. Cụ thể, mỗi lớp sẽ nhận đầu vào từ tất cả các lớp trước đó,
giúp giảm thiểu tình trạng biến mất gradient và tăng khả năng tái sử dụng
các đặc trưng đã học. Kiến trúc này giúp DenseNet đạt hiệu suất cao với ít
tham số hơn so với các mạng sâu truyền thống, và đặc biệt hiệu quả trong
các bài toán về thị giác máy tính như phân loại hình ảnh và nhận dạng đối
tượng.
4. Ứng dụng của phân loại hình ảnh

6. https://aicandy.vn/tim-hieu-phan-loai-hinh-anh-trong-ai-cach-thuc-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn


Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
6


4.1. Y tế
 Chẩn đoán bệnh từ hình ảnh: Các mô hình AI có thể phân tích hình
ảnh y tế như X-quang, CT scan, MRI để phát hiện các bệnh như ung
thư, bệnh tim mạch, và các rối loạn khác.
 Phân loại tế bào: AI có thể phân loại các tế bào trong hình ảnh vi mô,
giúp các nhà nghiên cứu và bác sĩ phát hiện và nghiên cứu các bệnh
tật hiệu quả hơn.
4.2. An ninh và giám sát
 Nhận diện khuôn mặt: Phân loại hình ảnh được sử dụng trong các hệ
thống nhận diện khuôn mặt để xác định danh tính của một người từ
hình ảnh hoặc video.
 Giám sát an ninh: Phân loại hình ảnh có thể phát hiện và phân loại các
hành vi đáng ngờ trong video giám sát, giúp ngăn chặn các hành vi
phạm tội.
4.3. Thương mại điện tử
 Tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh: Cho phép người dùng tìm kiếm
sản phẩm tương tự bằng cách tải lên hình ảnh của sản phẩm đó.

7. https://aicandy.vn/tim-hieu-phan-loai-hinh-anh-trong-ai-cach-thuc-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn


Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
7

 Phân loại sản phẩm: AI có thể tự động phân loại sản phẩm theo danh
mục dựa trên hình ảnh của chúng, hỗ trợ việc quản lý kho hàng và bán
hàng trực tuyến.
4.4. Ôtô tự lái
 Nhận diện biển báo giao thông: Phân loại hình ảnh giúp xe tự lái nhận
diện và phản hồi đúng các biển báo trên đường.
 Phát hiện chướng ngại vật: Xe tự lái sử dụng phân loại hình ảnh để
phát hiện và tránh các chướng ngại vật trên đường.
4.5. Ứng dụng di động và truyền thông xã hội
 Gắn thẻ tự động: Các ứng dụng như Facebook sử dụng phân loại hình
ảnh để tự động gắn thẻ người dùng trong các bức ảnh.
 Tự động phân loại ảnh trong album: Các ứng dụng quản lý ảnh trên
di động sử dụng AI để tự động sắp xếp và phân loại ảnh trong album
theo các chủ đề hoặc sự kiện.
5. Thách thức và hướng phát triển
Mặc dù đã đạt được nhiều tiến bộ, phân loại hình ảnh vẫn đối mặt với những
thách thức nhất định:
 Xử lý điều kiện ánh sáng và góc nhìn khác nhau: Mô hình AI cần
phải phân loại chính xác hình ảnh trong các điều kiện ánh sáng và góc
nhìn đa dạng, điều này đòi hỏi sự phát triển của các kỹ thuật trích xuất
đặc trưng mạnh mẽ hơn.
 Độ chính xác trên các tập dữ liệu phức tạp: Các hình ảnh có độ phức
tạp cao hoặc chứa nhiều đối tượng khác nhau vẫn là một thách thức
đối với các mô hình phân loại.
 Giảm thiểu thời gian và chi phí tính toán: Tối ưu hóa các mô hình để
hoạt động nhanh hơn và tiết kiệm tài nguyên tính toán là một hướng
phát triển quan trọng.
6. Kết luận

8. https://aicandy.vn/tim-hieu-phan-loai-hinh-anh-trong-ai-cach-thuc-va-ung-dung/
Bản quyền thuộc về: https://aicandy.vn


Học tập toàn diện: Kết nối lý thuyết, thực hành và dữ liệu thực tế
https://aicandy.vn
8

Phân loại hình ảnh là một lĩnh vực quan trọng và có ảnh hưởng lớn trong trí
tuệ nhân tạo, mang lại nhiều ứng dụng hữu ích trong đời sống và công
nghiệp. Từ y tế, an ninh, thương mại đến các ứng dụng tiêu dùng, phân loại
hình ảnh không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn cải thiện chất
lượng cuộc sống của con người.
Với sự phát triển không ngừng của công nghệ AI và học sâu, phân loại hình
ảnh sẽ tiếp tục tiến xa hơn, giải quyết những thách thức mới và mở ra nhiều
cơ hội ứng dụng mới.
Bài trước
Danh mục
Bài sau

Chúc bạn thành công trong hành trình khám phá và ứng dụng trí tuệ nhân tạo
vào học tập và công việc. Đừng quên truy cập thường xuyên để cập nhật thêm
kiến thức mới tại AIcandy