Xử lý hình ảnh trí tuệ nhân tạo AI là gì? – Mẹo, Công cụ & Trường hợp sử dụng

Công nghệ AI vẫn còn tồn tại và đang ghi dấu ấn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ các thuật toán được cá nhân hóa trên nền tảng phát trực tuyến yêu thích của bạn đến việc tìm kiếm các chương trình phù hợp nhất cho bạn đến quản lý nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội hoàn hảo chứa đầy nội dung phù hợp với sở thích của bạn, chúng đều tăng thêm giá trị cho cuộc sống hàng ngày của chúng tôi. 

Tương tự, xử lý hình ảnh AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp cải thiện quy trình xử lý tài liệu của mình ; lấy thông tin trích xuất từ ​​hình ảnh. 

Trong blog này, chúng tôi sẽ đi sâu vào chi tiết về xử lý hình ảnh AI, ý nghĩa của nó, cách nó mang lại lợi ích cho các quy trình công việc khác nhau và cách nó có thể giúp ích cho doanh nghiệp của bạn. 

Xử lý hình ảnh AI là gì?

Xử lý hình ảnh AI là quá trình hoặc ứng dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để hiểu, giải thích và thao tác dữ liệu hoặc hình ảnh trực quan. Điều này cũng liên quan đến việc phân tích và nâng cao chất lượng hình ảnh để trích xuất thông tin.

Về cơ bản, các chức năng cốt lõi của xử lý hình ảnh AI như nhận dạng, phân đoạn và nâng cao hình ảnh cho phép các hệ thống khác nhau xác định, hiểu và phân loại hình ảnh từ cơ sở dữ liệu rộng.

Các loại xử lý ảnh AI

• Nhận dạng và phân loại hình ảnh : Điều này liên quan đến việc đào tạo các mô hình AI để nhận biết và phân loại các đối tượng trong hình ảnh và có thể được áp dụng để bao gồm nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh.
• Phân đoạn hình ảnh : Điều này liên quan đến việc chia hình ảnh thành các phân đoạn để phân tích các vùng cụ thể một cách độc lập.
• Cải thiện hình ảnh : Sử dụng thuật toán AI để cải thiện chất lượng hình ảnh bằng cách giảm nhiễu, điều chỉnh độ sáng và độ tương phản cũng như tăng cường độ sắc nét.
• Phát hiện giả mạo : Tập trung vào việc xác định sự không nhất quán và bất thường trong hình ảnh, thường được áp dụng trong các nhiệm vụ như phát hiện ID giả hoặc gian lận tài liệu
• Truy xuất hình ảnh: Sử dụng AI để duyệt và tìm kiếm hình ảnh từ cơ sở dữ liệu lớn về hình ảnh kỹ thuật số tương tự như hình ảnh gốc. 

 

Xử lý hình ảnh AI hoạt động như thế nào?

Xử lý hình ảnh AI khai thác sức mạnh của thuật toán AI tiên tiến và kỹ thuật học máy để diễn giải thông tin được đưa ra. Đây là cách nó hoạt động trong một vài bước. 

1. Thu thập dữ liệu : Đầu tiên, một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh được gắn nhãn, liên quan đến nhiệm vụ cần thực hiện, sẽ được thu thập. Ví dụ: nếu nhiệm vụ là nhận dạng khuôn mặt, tập dữ liệu này sẽ bao gồm hình ảnh của các khuôn mặt và nhãn tương ứng cho biết các cá nhân. Kiểm tra liên kết để có nguồn dữ liệu được dán nhãn miễn phí.
2. Nhận dạng: Tại đây, mô hình AI sẽ bắt đầu phát hiện các mẫu trong hình ảnh được thu thập trong tập dữ liệu. 
3. Đào tạo mô hình : Mô hình AI, điển hình là mạng thần kinh như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), được đào tạo trên tập dữ liệu này. Trong quá trình đào tạo, mô hình học cách nhận biết các mẫu và đặc điểm trong hình ảnh được liên kết với các nhãn được cung cấp.
4. Trích xuất đặc điểm : Bây giờ, mô hình được đào tạo sẽ có thể xác định các đặc điểm quan trọng trong các hình ảnh mới, chưa được nhìn thấy. Các thuật toán AI, thường dựa trên các mô hình học sâu như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), trích xuất các đặc điểm có liên quan cho mục đích nhận dạng khuôn mặt, chẳng hạn như nó có thể xác định các đặc điểm trên khuôn mặt như mắt, mũi và miệng. 
5. Xác thực và Tinh chỉnh : Hãy coi đây là giai đoạn thử nghiệm. Một tập dữ liệu hình ảnh riêng biệt (thực và tổng hợp ) sẽ được tạo để theo dõi hiệu suất của mô hình trong việc nhận dạng các tính năng nhằm ngăn chặn việc trang bị quá mức (khi một mô hình được đào tạo quá tốt để hoạt động trên tập dữ liệu và không hoạt động bình đẳng trên các hình ảnh chưa từng thấy trước đó). 
6. Suy luận : Ở giai đoạn này, các hình ảnh mới có thể được đưa vào mô hình đã đào tạo và sử dụng các mẫu đã học trước đó để có thể đưa ra dự đoán. Trong nhận dạng khuôn mặt, người mẫu có thể xác định người trong ảnh dựa trên đặc điểm khuôn mặt.
7. Xử lý hậu kỳ và trực quan hóa : Ở giai đoạn này, mô hình sẽ có thể tinh chỉnh kết quả.  
8. Học tập và cải tiến : Sau khi mô hình được đào tạo đầy đủ sẵn sàng và được triển khai, nó sẽ cần tiếp tục được cải thiện với các chu kỳ đào tạo lại với dữ liệu mới để điều chỉnh hiệu suất của mô hình dựa trên phản hồi của người dùng. 

Điều này có thể rất trừu tượng để hiểu, vì vậy hãy chia nhỏ nó thành một số ứng dụng thực tế của xử lý hình ảnh AI.

Ứng dụng thực tế của AI trong xử lý ảnh

• Cải thiện hình ảnh trong chụp ảnh và chỉnh sửa video : Xử lý hình ảnh dựa trên Machine Learning có thể được sử dụng để nâng cao chất lượng hình ảnh bằng cách giảm nhiễu, tăng độ phân giải hoặc cải thiện cân bằng màu sắc. 
• Nhận dạng khuôn mặt : Thuật toán nhận dạng khuôn mặt phân tích các đặc điểm trên khuôn mặt nhằm mục đích xác minh danh tính. Ví dụ: điều này được sử dụng trong nhận dạng khuôn mặt khi mở khóa thiết bị di động, đồng thời trên các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook và Instagram cũng tự động gắn thẻ mọi người trong ảnh bằng cách nhận dạng khuôn mặt.
• Phát hiện đối tượng : Thuật toán phát hiện đối tượng xác định và định vị các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc video. Điều này có giá trị cho các nhiệm vụ về an toàn đường bộ và nhận thức về mối nguy hiểm trên xe tự lái.  
• Tìm kiếm hình ảnh ngược : Ví dụ: tìm kiếm hình ảnh ngược của Google sử dụng AI để phân tích và so sánh nội dung trực quan nhằm cung cấp cho người tìm kiếm một hình ảnh tương tự hoặc chính xác. Điều này thể hiện khả năng kiểm tra, xác định nguồn và khám phá thông tin liên quan dựa trên nội dung trực quan. 

Đây chỉ là một vài trong số rất nhiều khả năng nhiệm vụ có thể được thực hiện bằng AI. Các phần sau đây sẽ khám phá một số ứng dụng thực tế của việc xử lý hình ảnh AI trong quy trình làm việc tập trung vào tài liệu. 

Xử lý hình ảnh AI trong quy trình làm việc tài liệu

Công nghệ xử lý hình ảnh AI và Nhận dạng ký tự quang học (OCR) thường được kết hợp trong quy trình xử lý tài liệu . Điều này bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ các tài liệu nhằm xử lý thông qua quét hoặc tải lên kỹ thuật số.

Sau khi được chụp, hình ảnh tài liệu sẽ được xử lý để tối ưu hóa chất lượng của chúng. Sau đó, OCR được áp dụng, cho phép phần mềm dựa trên máy học nhận dạng và trích xuất văn bản từ những hình ảnh này. Sự kết hợp của hai công nghệ này cho phép bạn chuyển đổi nội dung trực quan thành văn bản có thể đọc được bằng máy một cách chính xác. 

Các thuật toán học máy sau đó phân loại tài liệu dựa trên nội dung, bố cục hoặc cấu trúc. Sau đó, phần mềm xử lý tài liệu sẽ trích xuất dữ liệu liên quan từ văn bản và hình ảnh, sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu ngữ cảnh. Kiểm tra xác thực đảm bảo độ chính xác và AI hỗ trợ tự động hóa quy trình làm việc bằng cách định tuyến tài liệu một cách thông minh dựa trên thông tin phân loại và trích xuất. 

Sau đó, các tài liệu và dữ liệu đã xử lý có thể dễ dàng chuyển đổi thành dữ liệu có cấu trúc, giúp chúng dễ dàng được tìm kiếm, lưu trữ và sắp xếp hơn để có quy trình quản lý tài liệu hiệu quả hơn.

Nhìn chung, xử lý hình ảnh AI và quy trình làm việc tập trung vào tài liệu có thể dễ dàng được tối ưu hóa bằng tự động hóa để cải thiện độ chính xác của phân tích dữ liệu và tạo điều kiện cộng tác liền mạch trong các tổ chức! 

Phần mềm xử lý ảnh dựa trên AI hoạt động như thế nào? 

Xử lý hình ảnh học máy sử dụng nhiều công nghệ tiên tiến để phân tích và trích xuất thông tin dữ liệu hình ảnh. Nó có thể được hình dung trong một số bước. Dưới đây, bằng cách sử dụng ví dụ về xử lý hóa đơn , chúng tôi sẽ giải thích cách hoạt động của từng bước xử lý hình ảnh dựa trên máy học. 

1. Đầu vào : Đầu tiên cần đưa hóa đơn hoặc tài liệu (scan) vào phần mềm. Hình ảnh có thể được chụp bằng thiết bị quét di động (thông qua SDK chẳng hạn ). Đây có thể là sự kết hợp giữa văn bản và các yếu tố hình ảnh. Bằng cách sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như LayoutLM, phần mềm có thể dễ dàng hiểu và giải mã tài liệu cũng như xác định đó là hóa đơn. 
2. Xử lý trước : Phần mềm có thể thực hiện, khi cần thiết, các tác vụ xử lý trước trên hình ảnh hóa đơn, chẳng hạn như điều chỉnh độ sáng, tăng cường độ tương phản hoặc cắt xén để đảm bảo điều kiện tối ưu cho phân tích.
3. OCR : Công nghệ OCR có thể được sử dụng để nhận dạng và trích xuất các mục hàng chẳng hạn và văn bản khác từ hóa đơn. Điều này bao gồm việc trích xuất thông tin như tên người bán, ngày giao dịch, các mặt hàng đã mua và tổng số tiền.
4. Trích xuất và giải thích văn bản : Giờ đây, phần mềm có thể xử lý văn bản được trích xuất từ ​​​​hóa đơn để giải thích ý nghĩa của nó. Ở đây, các kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER), có thể được áp dụng để hiểu mối quan hệ giữa các phần thông tin khác nhau, chẳng hạn như liên kết một lượng cụ thể với mô tả mục tương ứng.
5. Thích ứng với máy học : Các thuật toán học máy đang hoạt động để hiểu và thích ứng với các bố cục và định dạng khác nhau của hóa đơn, điều đó có nghĩa là hệ thống có thể học hỏi từ nhiều bộ hình ảnh hóa đơn đa dạng, cải thiện độ chính xác theo thời gian.
6. Xác minh : Phần mềm xử lý hình ảnh sử dụng thuật toán học máy để xác minh thông tin được trích xuất từ ​​hóa đơn. Điều này có thể liên quan đến việc tham chiếu chéo dữ liệu được trích xuất thông qua đối sánh hai chiều để xác định những khác biệt hoặc lỗi tiềm ẩn. 
7. Cấu trúc dữ liệu : Phần mềm tổ chức thông tin được trích xuất thành định dạng có cấu trúc, tạo ra bản trình bày kỹ thuật số của hóa đơn. Dữ liệu có cấu trúc này có thể bao gồm các chi tiết như danh sách được chia thành từng khoản, giá và ngày.
8. Đầu ra và tích hợp : Phần mềm sẵn sàng xuất dữ liệu đã xử lý từ hóa đơn và chuyển đổi dữ liệu đó sang định dạng sẵn sàng cho doanh nghiệp như JSON, TXT, CSV và XML. Dữ liệu sau đó có thể được tích hợp vào hệ thống quản lý kế toán hoặc chi phí để xử lý và phân tích thêm.

​​Xử lý hóa đơn chỉ là một trong những ví dụ mà xử lý hình ảnh AI có thể hỗ trợ. Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ đưa ra nhiều ví dụ hơn.

Chức năng và ứng dụng kinh doanh của xử lý ảnh AI

Xử lý hình ảnh bằng giải pháp AI có thể mang lại nhiều chức năng và giúp ích cho nhiều doanh nghiệp:

Phân loại – Sắp xếp và phân loại hình ảnh hoặc tài liệu dựa trên các tiêu chí được xác định trước. Ví dụ: sắp xếp tất cả hình ảnh hóa đơn vào một thư mục riêng biệt với hình ảnh biên lai.

Trích xuất dữ liệu – Trích xuất các phần thông tin cụ thể từ hình ảnh hoặc tài liệu, chẳng hạn như tên, ngày tháng hoặc giá trị số. 

Phân tích tài liệu – Phân tích cấu trúc và nội dung của tài liệu để hiểu và lấy thông tin.

Nhận dạng văn bản – Việc nhận dạng và trích xuất văn bản từ hình ảnh bằng OCR.

Đối với các doanh nghiệp, điều này có nghĩa là tự động hóa các quy trình xử lý nhiều tài liệu khác nhau, bao gồm các ví dụ sau.

Xử lý hồ sơ chăm sóc sức khỏe : Khai thác thông tin từ hồ sơ y tế để nâng cao hiệu quả trong quản lý chăm sóc sức khỏe.

Phân tích sơ yếu lý lịch : Trích xuất thông tin liên quan từ sơ yếu lý lịch, chẳng hạn như ảnh, kỹ năng, kinh nghiệm và chi tiết liên hệ, để hợp lý hóa quy trình tuyển dụng.

Quét thẻ giá : Quét và trích xuất thông tin về thẻ giá trong cửa hàng để thu thập dữ liệu chính xác tại chỗ. 

Xác minh tài liệu : Quét và xác minh tài liệu nhận dạng ( hộ chiếu , bằng lái xe , số an sinh xã hội , chứng minh thư ) cho mục đích xác minh danh tính trong nhiều ngành.

Phân tích tài liệu pháp lý : Quét khối lượng lớn tài liệu pháp lý để trích xuất dữ liệu liên quan nhằm cải thiện và tối ưu hóa quy trình làm việc. 

Xử lý tài liệu tài chính : Quét xử lý và phân loại tài liệu bao gồm hóa đơn, báo cáo ngân hàng , biên lai , phiếu lương và đơn đặt hàng để hợp lý hóa quy trình tài khoản phải trả và thu thập dữ liệu tài chính chẳng hạn.  

Lợi ích của việc xử lý hình ảnh bằng AI

• Hợp lý hóa hiệu quả hoạt động : Với xử lý hình ảnh AI, doanh nghiệp có thể tạm biệt các tác vụ thủ công tốn thời gian trong khi xử lý khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh hiệu quả hơn thông qua tự động hóa. 
• Nắm bắt độ chính xác : Đạt được mức độ chính xác cao hơn với thuật toán xử lý hình ảnh AI với các tác vụ như phát hiện đối tượng hoặc sắp xếp tài liệu .
• Tự động phân tích tài liệu : Tự động phân tích hình ảnh bằng AI và giảm nhu cầu can thiệp của con người. Ví dụ: AI có thể tự động cải thiện chất lượng hình ảnh để trích xuất dữ liệu tốt nhất có thể. 
• Tăng hiệu suất của nhóm : Giải phóng nhóm của bạn khỏi các nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh nhàm chán, lặp đi lặp lại bằng AI và chuyển hướng tập trung sang các dự án cấp bách và hấp dẫn hơn nhằm nâng cao năng suất tổng thể.
• Tối ưu hóa phân tán tài nguyên : Tiết kiệm thời gian và chi phí khi xử lý hình ảnh AI, bằng cách dành ít thời gian hơn cho việc phân tích hoặc xử lý hình ảnh thủ công. 

Nguồn: https://www.klippa.com/en/blog/information/ai-image-processing/