Các ứng dụng của thị giác máy tính trong truyền thông đa phương tiện

Các ứng dụng của thị giác máy tính trong truyền thông đa phương tiện
Thị giác máy tính là một lĩnh vực đã và đang phát triển vô cùng mạnh mẽ trên thế giới và cả ở Việt Nam. Bởi lẽ hiệu quả mà nó đem lại cho con người là rất nhiều lợi ích có thể nói tới các ứng dụng trong y khoa, giáo cụ, giao thông và trong truyền thông. Vậy trong truyền thông đa phương tiện thì thị giác máy tính được ứng dụng như thế nào? Cùng chúng tôi tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé.



Các ứng dụng của thị giác máy tính trong truyền thông đa phương tiện
Dưới đây là hai ứng dụng của thị giác máy tính trong truyền thông đa phương tiện:




Ứng dụng của thị giác máy tính




Một là ứng dụng trong công nghệ dựng phim

Đã có khi nào bạn đặt câu hỏi là tại sao họ lại có thể tạo ra được những hình ảnh đẹp mắt, những kỹ xảo tuyệt vời trong các bộ phim cổ trang trung quốc, trong phim Hollywood? Tất cả đều nhờ vào thị giác máy tính.

Những kĩ thuật của thị giác máy tính bao gồm tái tạo hình ảnh 3 chiều, quay phim theo dõi, kỹ thuật nắm bắt chuyển động của cơ thể và khuôn mặt đã giúp cho những nhà sản xuất phim có thể sáng tạo các kỹ xảo hình ảnh một cách chân thực và đẹp mắt nhất.

Bên cạnh đó, trong quá trình sản xuất phim sẽ có các cảnh mà ở đó diễn viên sẽ không thực hiện khung cảnh đó trong thế giới thực mà các nhà sản xuất sẽ sử dụng những hiệu ứng trực quan số để tạo dựng cảnh quay trên máy tính, chúng được thực hiện bằng thị giác máy tính.

Điển hình có thể kể đến như kĩ thuật dùng tấm màn xanh dương (blue screen matting), kỹ thuật mô phỏng cấu trúc 3D từ chuyển động 2D (structure from motion), kỹ thuật luồng quang học - phát hiện các đối tượng trong ảnh tự động (optical flow), theo dõi tính năng (feature tracking) hay tổng hợp khung cảnh (view synthesis).



Ứng dụng của thị giác máy tính trong dựng phim




Hai là ứng dụng trong công nghệ thực tế tăng cường
Công nghệ thực tế tăng cường (hay còn gọi là Augmented Reality-AR) dựa trên không gian thật của môi trường xung quanh kết hợp với một vài yếu tố ảo hóa do máy tính tạo ra hình ảnh, âm thanh, video trong thời gian thực và trong bối cảnh thực. Khi đó nhờ có sự hỗ trợ của thị giác máy tính các thông tin về thế giới thực xung quanh người dùng trở nên sinh động hơn.

Ngày nay công nghệ này đã và đang được ứng dụng trong những chương trình truyền hình thể thao hoặc chúng xuất hiện ở những quảng cáo thương mại trên quang cảnh của vùng thi đấu thể thao.


Một số công nghệ được sử dụng trong thị giác máy tính


Công việc của thị giác máy tính đó là thu nhận các thông tin hữu ích về một đối tượng nào đó thông qua phương pháp thu thập, xử lý và phân tích hình ảnh hoặc video. Dưới đây là 1 số công nghệ được sử dụng trong thị giác máy tính.



Công nghệ sử dụng thị giác máy tính

Nhận dạng mẫu, trích xuất đặc điểm của đối tượng



Những thuật toán trích xuất đặc điểm có mục tiêu là đưa ra danh sách đặc điểm của đối tượng từ các hình ảnh khác nhau từ các thuật toán phát hiện góc, phát hiện cạnh và thuật toán phân tách đối tượng dựa vào màu sắc.

Tùy thuộc vào thiết kế và tính linh hoạt mà độ chính xác của các thuật trích xuất đặc điểm sẽ khác nhau. Công nghệ nhận diện mẫu này sẽ giúp cho máy tính có thể thu thập dữ liệu hình ảnh về đối tượng và làm cho quá trình huấn luyện máy tính dễ dàng.

Công nghệ xử lý hình ảnh
Đây được xem là một trong số những công nghệ quan trọng nhất của thị giác máy tính. Việc xử lý ảnh được chia ra thành hai nhiệm vụ đó là nâng cao chất lượng thông tin của hình ảnh và việc xử lý số liệu cung cấp. Chúng đều được ứng dụng thị giác vào để điều khiển. Công nghệ xử lý ảnh chính là tiền đề cho việc nhận dạng mẫu trên các máy tính mà phần trên đã nói.

Công nghệ deep learning

Deep learning hay còn gọi là học sâu, nó là một phần của trí tuệ nhân, nó cung cấp khả năng học tập hiệu quả hơn cho máy tính. Từ đó giúp cải thiện những quy trình hướng tới tính chính xác của các kết quả thị giác máy tính. Thay vì cần phải tìm kiếm đặc điểm cụ thể để viết lại các thuật toán thì các mạng lưới thần kinh bên trong các hệ thống deep learning sẽ tự động được đào tạo. Ví dụ như vali trong hình ảnh bị phân loại sai thành laptop thì sẽ không cần viết lại thuật toán mà hệ thống sẽ tiếp tục đào tạo cho đến khi nó làm ra kết quả đúng. Nhờ có điều đó mà các kết quả của thị giác máy tính chính xác hơn nhiều.

Có thể thấy trên thế giới thị giác máy tính là một lĩnh vực khá quen thuộc và được ứng dụng rộng rãi hiện nay. Việc nghiên cứu và phát triển những ứng dụng thị giác máy tính đã mở ra rất nhiều tiềm năng. Tuy nhiên ở Việt Nam thì chủ đề nghiên cứu này còn khá mới mẻ. Hy vọng bài viết trên đây chúng tôi đã giúp phần nào cho các bạn hiểu về các ứng dụng của thị giác máy tính trong truyền thông đa phương tiện. Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc cần được giải đáp thì hãy liên hệ với chúng tôi ngay nhé.