Tiếng Việt 
English 
Русский 
简体中文 
Português do Brasil 
Français 
Español 
Türkçe 
Polski 
한국어 
Nederlands 
Italiano 
日本語 
Eesti 
Čeština 
മലയാളം 
Bahasa Melayu 
हिन्दी 
اردو 
Bahasa Indonesia 
Web an toànThị giác máy tính là một lĩnh vực khoa học máy tính phát triển các kỹ thuật để máy tính diễn giải dữ liệu hình ảnh từ thế giới thực. Cụ thể, nó liên quan đến khả năng máy tính xác định các vật thể và con người trong hình ảnh và video kỹ thuật số, đồng thời diễn giải thông tin hình ảnh của chúng để xây dựng mô hình môi trường vật lý. Nó liên quan chặt chẽ đến Robotics và Machine Learning, cả hai đều là nhánh của Trí tuệ nhân tạo.
Thị giác máy tính được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, phát hiện chuyển động, nhận dạng khuôn mặt và phân loại đối tượng. Nó cũng được sử dụng để điều hướng, hướng dẫn và giám sát trong ô tô tự hành, robot và máy bay không người lái. Hệ thống thị giác máy tính cũng có ứng dụng trong hình ảnh y tế, giám sát quân sự, kiểm tra công nghiệp và giám sát.
Hệ thống thị giác máy tính có thể được chia thành hai loại chính: học tập có giám sát và không giám sát. Trong học có giám sát, một mô hình được huấn luyện bởi một tập hợp dữ liệu được dán nhãn. Khi một mô hình được huấn luyện, nó sẽ được sử dụng để dự đoán kết quả của dữ liệu đến. Trong học tập không giám sát, không có dữ liệu được dán nhãn nào được sử dụng nên thuật toán phải tự khám phá các mẫu.
Hai thành phần chính của hệ thống thị giác máy tính là thiết bị chụp ảnh kỹ thuật số và các phương pháp thuật toán. Các thiết bị chụp ảnh được sử dụng để thu được hình ảnh kỹ thuật số, chẳng hạn như máy ảnh RGB, máy ảnh tốc độ cao và máy quét 3D. Các phương pháp thuật toán được sử dụng để xử lý hậu kỳ hình ảnh và trích xuất thông tin có ý nghĩa. Các thuật toán này thường dựa trên các phương pháp học sâu và học máy, chẳng hạn như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN).
Nhìn chung, thị giác máy tính là một lĩnh vực thú vị và phát triển nhanh chóng của khoa học máy tính với những tác động sâu rộng. Nó được sử dụng để cải thiện độ chính xác và tốc độ của hệ thống ra quyết định, giảm chi phí trong quy trình sản xuất và cải thiện hiệu suất của xe tự hành. Những ứng dụng này và nhiều ứng dụng khác hứa hẹn sẽ là động lực đổi mới trong những thập kỷ tới.
