Bên cạnh những thuật toán cổ điển Xử lý ảnh hình thái học, phát hiện cạnh, Gaussian, Fourier Transform và Wavelet, một giải pháp hiện đại và đang được ứng dụng phổ biến là Mạng Nơ-ron (Neural network). Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu xem Neural network là gì và chúng hoạt động như thế nào trong xử lý dữ liệu hình ảnh?
Neural network là gì ?
Neural network hay Mạng nơ-ron nhân tạo là một mô hình toán học được xây dựng dựa trên các mạng neural sinh học, được tạo thành từ các nơ-ron hoặc các nút. Các nơ-ron này là đơn vị xử lý cốt lõi của mạng neural. Chúng được thiết kế để hoạt động giống như bộ não của con người. Chúng tiếp nhận dữ liệu, tự đào tạo để nhận ra các mẫu trong dữ liệu và sau đó dự đoán kết quả đầu ra.
Mỗi một mạng lưới Nơ-ron nhân tạo là một Perceptron đa tầng, một Neural Network thường bao gồm 3 kiểu tầng cụ thể như sau:
- Input Layer (tầng đầu vào): Nằm bên trái của hệ thống, bao gồm dữ liệu thông tin đầu vào.
- Output Layer (tầng đầu ra): Nằm bên phải của hệ thống, bao gồm dữ liệu thông tin đầu ra.
- Hidden Layer (tầng ẩn): Nằm ở giữa tầng đầu vào và đầu ra, thể hiện quá trình suy luận và xử lý thông tin của hệ thống.
Kiến trúc của mạng neural networks.
Các lớp đầu vào nhận dữ liệu đầu vào, lớp đầu ra dự đoán kết quả đầu ra và các lớp ẩn thực hiện hầu hết các phép tính. Số lớp ẩn có thể được sửa đổi tùy theo yêu cầu. Ít nhất phải có một lớp ẩn trong mạng nơ-ron.
Hoạt động cơ bản của mạng nơ-ron như sau:
- Hãy xem xét một hình ảnh, mỗi pixel được cung cấp làm đầu vào cho mỗi nơ-ron của lớp đầu tiên, các nơ-ron của một lớp được kết nối với các nơ-ron của lớp tiếp theo thông qua các kênh.
- Mỗi kênh này được gán một giá trị số được gọi là trọng số.
- Các đầu vào được nhân với trọng số tương ứng và tổng trọng số này sau đó được đưa vào làm đầu vào cho các lớp ẩn.
- Đầu ra từ các lớp ẩn được chuyển qua một hàm kích hoạt sẽ xác định xem liệu nơ-ron cụ thể có được kích hoạt hay không.
- Các nơ-ron được kích hoạt sẽ truyền dữ liệu đến các lớp ẩn tiếp theo. Theo cách này, dữ liệu được truyền qua mạng, đây được gọi là Truyền dẫn chuyển tiếp.
- Trong lớp đầu ra, nơ-ron có giá trị cao nhất sẽ dự đoán kết quả đầu ra. Các kết quả đầu ra này là các giá trị xác suất.
- Đầu ra dự đoán được so sánh với đầu ra thực tế để thu được lỗi. Thông tin này sau đó được chuyển trở lại thông qua mạng, quá trình này được gọi là Backpropagation.
- Dựa trên thông tin này, trọng số được điều chỉnh. Chu kỳ lan truyền tiến và lùi này được thực hiện nhiều lần trên nhiều đầu vào cho đến khi mạng dự đoán đầu ra chính xác trong hầu hết các trường hợp.
- Bước này kết thúc quá trình đào tạo của mạng nơ-ron. Trong một số trường hợp, thời gian dành cho việc đào tạo mạng nơ-ron có thể tăng cao.
Trong hình ảnh dưới đây, ai là tập hợp các đầu vào, wi là trọng số, z là đầu ra và g là bất kỳ hàm kích hoạt nào.
Phân loại mạng neural
Mạng thần kinh tích chập (Convolutional Neural Network)
Convolutional Neural Network (CNN) là khái niệm để chỉ mạng lưới nơ-ron tích chập, được sử dụng phổ biến trong mô hình Deep Learning (học sâu) để xử lý hệ thống thông tin chính xác.
CNN chủ yếu được sử dụng để trích xuất đặc điểm từ hình ảnh với sự trợ giúp của các lớp. Phổ biến nhất trong các ứng dụng của CNN là phân loại hình ảnh, trong đó mỗi hình ảnh đầu vào được chuyển qua một loạt các lớp để nhận được giá trị xác suất từ 0 đến 1.
Mạng lưới nơ-ron tích chập Convolution Neural Network
Generative Adversarial Network (GAN)
Mô hình ra đời sử dụng học tập không giám sát (cung cấp hình ảnh không được gán nhãn).
Một GAN chứa hai mô hình: Trình tạo và Trình phân biệt đối xử. Trình tạo học cách tạo ra các hình ảnh giả trông như thật và Trình phân biệt học cách phân biệt giữa hình ảnh giả và thật.
Một số nhiễu được sử dụng làm đầu vào cho trình tạo để có thể tạo các mẫu khác nhau thay vì cùng một loại hình ảnh. Dựa trên số điểm do người phân biệt dự đoán, trình tạo sẽ cố gắng cải thiện kết quả của nó. Sau một khoảng thời gian nhất định, có thể tạo ra những hình ảnh khó phân biệt hơn. Bộ phân biệt sẽ tự cải thiện khi ngày càng có nhiều hình ảnh chân thực hơn được tạo ra trong mỗi vòng bởi trình tạo.
Các loại GAN phổ biến là Deep Convolutional GAN (DCGAN), Conditional GAN (cGAN), StyleGAN, CycleGAN, DiscoGAN, GauGAN,…
GAN rất tốt cho việc tạo và xử lý hình ảnh. Các ứng dụng của GAN bao gồm lão hóa khuôn mặt, trộn ảnh, siêu phân giải, phục hồi ảnh,..
Câu hỏi thường gặp
Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks là gì?
Xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks là quá trình sử dụng các mạng nơ-ron để phân tích, trích xuất và hiểu thông tin từ dữ liệu hình ảnh. Neural networks, đặc biệt là các mạng nơ-ron tích chập (CNN), đã chứng minh được khả năng mạnh mẽ trong việc xử lý hình ảnh.
Lợi ích của việc sử dụng neural networks trong xử lý dữ liệu hình ảnh là gì?
Những lợi ích khi sử dụng neural networks trong xử lý hình ảnh là trích xuất đặc trưng tự động. Hiệu suất cao. Khả năng mở rộng.
Các bước cơ bản để xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks là gì?
Các bước cơ bản để xử lý dữ liệu hình ảnh bằng neural networks gồm chuẩn bị dữ liệu: Đây là bước tiền xử lý dữ liệu. Xây dựng mạng nơ-ron: Bước này bao gồm xác định kiến trúc mạng nơ-ron. Huấn luyện và đánh giá: Mạng nơ-ron được huấn luyện bằng việc cung cấp dữ liệu huấn luyện và điều chỉnh các trọng số của mạng.
Lời kết
Với những thông tin hữu ích nhằm giải thích khái niệm neural network là gì, có thể khẳng định tiến bộ công nghệ này là một phần không thể thiếu trong cuộc sống. Nếu nắm bắt được cốt lõi của hệ thống, bạn sẽ ứng dụng và quản lý dễ dàng.