Với những phương pháp nhận dạng ảnh ở trên ta hoàn toàn có thể kiểm soát được hình ảnh bất kỳ dưới hình thức nào (video, ảnh, internet…). Điều quan trọng là lựa chọn phương pháp nhận dảng ảnh nào đem lại hiệu quả và độ chính xác cao nhất, giúp cho việc kiểm soát hình ảnh được triệt để, toàn diện ; đặc biệt là với hình ảnh ‘‘đen’’ – với sự biến hóa rất nhiều và rất khó có thể tìm ra các đặc trưng để trích chọn.
Kết luận: Trong chương 1 đã trình bày những khái quát về xử lý ảnh và một số vấn đề cơ bản của xử lý ảnh cũng như việc kiểm soát thông tin hình ảnh. Trong chương 2 sẽ trình bày quá trình nhận dạng ảnh dựa trên phương pháp nơ-ron.
Chương 2: NHẬN DẠNG ẢNH DỰA VÀO MẠNG NƠ-RON
2.1. MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO 2.1.1.Giới thiệu về nơ-ron sinh học
Cấu trúc nơ-ron sinh học
Nơ-ron sinh học có nhiều dạng khác nhau như dạng hình tháp, dạng tổ ong, dạng rễ cây.Tuy khác nhau về hình dạng, chúng có cấu trúc và nguyên lý hoạt động chung. Một tế bào nơ-rongồm bốn phần cơ bản:
• Các nhánh và rễ:Là các bộ phận nhận thông tin, các đầu nhạy hoặc cácđầu ra
của các nơ-ron khác bám vào rễ hoặc nhánh của một nơ-ron. Khi các đầu vào từ ngoài này cósự chênh lệch về nồng độ K+ , Na+ hay Cl- so với nồng độ bên trong của nó thì xẩy ra hiện tượngthấm từ ngoài vào trong thông qua một cơ chế màng thấm đặc biệt. Hiện tượng thẩm thấu như vậytạo nên một cơ chế truyền đạt thông tin với hàng ngàn hàng vạn lối vào trên một nơ-ron sinh vật,ứng với hàng nghìn hàng vạn liên kết khác nhau. Mức độ thẩm thấu được đặc trưng bởi cơ chếmàng tượng trưng bằng một tỷ lệ. Tỷ lệ đó được gọi là tỷ trọng hay đơn giản gọi là trọng số(weight).
Hình 2.1: Hình minh họa nơ-ron sinh học
• Thân thần kinh (Soma): Chứa các nhân và cơ quan tổng hợp protein. Cácion
vào được tổng hợp và biến đổi, khi nồng độ các ion đạt đến một giá trị nhất định, xảy ra quátrình phát xung (hay kích thích). Xung đó được phát ở các đầu ra của nơ-ron. Dây dẫn đầu ra xungđược gọi là dây thần kinh.
• Dây thần kinh (Axon): Là phương tiện truyền dẫn tín hiệu của giữa các
vài mét tuỳ từng kết cấucụ thể.
• Khớp thần kinh: Là bộ phận tiếp xúc của đầu ra nơ-ron với rễ, nhánh của các
nơ-ron khác.Chúng có cấu trúc màng đặc biệt để tiếp nhận các tín hiệu khi có sự chênh lệch về nồng độ iongiữa bên trong và bên ngoài. Nếu độ lệch về nồng độ càng lớn thì việc truyền các ion càng nhiềuvà ngược lại. Mức độ thẩm thấu của các ion có thể coi là một đại lượng thay đổi tuỳ thuộc vàonồng độ như một giá trị đo thay đổi được gọi là trọng.
Não người có khoảng 15 tỷ nơ-ron, mỗi nơ-ron được nối với nhiều nơ-ron khác bằngnhững khớp thần kinh (synapses), một nơ-ron có thể có đến hơn nghìn khớp thần kinh, và số khớp thần kinh tổng cộng lại được ước lượng khoảng một triệu tỷ. Tín hiệu được truyền qua thân nơ-ron tới cácsynapses, và tuỳ theo trạng thái của chúng mà một hay nhiều nơ-ron khác sẽ được kích thích đểtiếp tục truyền tín hiệu. Đó là mức thấp nhất, nhưng từ đó tổ chức lên các tầng trên như thế nào,có thể có được một bản đồ chi tiết của một bộ não tới từng nơ-ron không?
Bộ não có những chức năng cơ bản sau:
• Bộ nhớ được tổ chức theo các bó thông tin và truy nhập theo nội dung (có thể truy xuất thông tin dựa theo giá trị các thuộc tính của đối tượng).
• Bộ não có khả năng tổng quát hoá, có thể truy xuất các tri thức hay các mối liên kết chung của các đối tượng tương ứng với một khái niệm chung nào đó. • Bộ não có khả năng dung thứ lỗi tức là có thể điều chỉnh hoặc tiếp tục thực
hiện ngay khi có những sai lệch do thông tin bị thiếu hoặc không chính xác. Ngoài ra, bộ não còn có thể phát hiện và phục hồi các thông tin bị mất dựa trên sự tương tự giữa các đối tượng.
• Bộ não có khả năng xuống cấp và thay thế dần dần. Khi có những trục trặc tại các vùng não (do bệnh, chấn thương) hoặc bắt gặp những thông tin hoàn toàn mới lạ, bộ não vẫn có thể tiếp tục làm việc.
• Bộ não có khả năng học.
Bảng sau đây đưa ra những con số cụ thể để có thể so sánh những ưu việt của bộ não con người sovới một máy tính cá nhân mức trung bình hiện nay.
Bảng 2.1: So sánh khả năng làm việc của bộ não và máy tính
Những nghiên cứu trên đây là cơ sở mở đường cho con người nghiên cứu phương phápmô phỏng lại mạng nơ-ron sinh học, đó chính là mạng nơ-ron nhân tạo.