[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_th%E1%BB%8B%20gi%C3%A1c%20m%C3%A1y%20t%C3%ADnh{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_thị giác máy tính":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":10,"keywords":21,"keywordCount":10,"enrichTopicLink":22,"status":23,"createTime":24,"updateTime":25,"publishTime":10,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":26,"relateTopics":27},"thị giác máy tính","Thị giác máy tính là gì? Các công bố khoa học về Thị giác máy tính","Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy tính liên quan đến việc phát triển các hệ thống và chương trình máy tính để giúp máy tín...","{\"ops\":[{\"insert\":\"Thị giác máy tính là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy tính liên quan đến việc phát triển các hệ thống và chương trình máy tính để giúp máy tính nhận diện và hiểu các hình ảnh và video tương tự như con người. Thị giác máy tính sử dụng các thuật toán và kỹ thuật như: xử lý ảnh, mạng neural nhân tạo, khai phá dữ liệu và học máy để phân tích và rút trích thông tin từ hình ảnh, nhận dạng đối tượng, phát hiện hình ảnh, theo dõi vật thể và các tác vụ khác liên quan đến thị giác. Ứng dụng của thị giác máy tính có thể thấy trong các lĩnh vực như xe tự hành, nhận dạng khuôn mặt, quét mã vạch, chẩn đoán y tế và công nghiệp sản xuất.\\nThị giác máy tính sử dụng các phương pháp và công nghệ để xử lý, phân tích và nhận diện hình ảnh và video. Dưới đây là một số khái niệm chính trong lĩnh vực này:\\n\\n1. Xử lý ảnh: Thị giác máy tính sử dụng các thuật toán để biến đổi và xử lý các hình ảnh kỹ thuật số. Các công cụ xử lý ảnh bao gồm lọc, biến đổi hình học, biến đổi màu sắc và phân đoạn ảnh.\\n\\n2. Nhận dạng đối tượng: Một trong những nhiệm vụ quan trọng của thị giác máy tính là nhận dạng đối tượng trong hình ảnh. Các thuật toán và mô hình học máy được sử dụng để tìm kiếm và phân loại các đối tượng như người, xe hơi, động vật, vật thể, v.v.\\n\\n3. Phát hiện hình ảnh: Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phát hiện vị trí và tự động xác định các đối tượng trong hình ảnh. Các phương pháp như phát hiện ranh giới, phát hiện biên, phát hiện điểm đặc trưng và phát hiện các hình dạng có thể được áp dụng.\\n\\n4. Theo dõi vật thể: Thị giác máy tính có thể theo dõi vật thể theo thời gian trong các video hoặc chuỗi hình ảnh. Các thuật toán theo dõi đối tượng sử dụng các thông tin về vị trí, hướng, đặc điểm và sự thay đổi của vật thể trong các khung hình liên tiếp.\\n\\n5. Khai phá dữ liệu: Thị giác máy tính có thể khai thác thông tin từ tập dữ liệu hình ảnh và video để tạo ra kiến thức và hiểu biết. Các phương pháp khai phá dữ liệu bao gồm phân tích vùng, phân loại, nhận dạng mẫu và học máy.\\n\\nỨng dụng của thị giác máy tính rất đa dạng và có thể thấy trong nhiều lĩnh vực như giao thông vận tải (xe tự lái), kho bãi tự động, nhận dạng khuôn mặt, chẩn đoán y tế, kiểm tra chất lượng sản phẩm trong công nghiệp sản xuất, ứng dụng an ninh và quản lý, và nhiều lĩnh vực khác.\\n\"}]}",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2023-08-15T12:59:43.997+00:00","2025-09-15T09:25:31.675+00:00",327,[28,31,40,50,53,58,64,70,76,81],{"id":29,"title":30,"term":29,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bộ lọc kalman","Bộ lọc kalman là gì? Các nghiên cứu khoa học về Bộ lọc kalman",{"id":32,"title":33,"term":32,"englishTitle":32,"definition":34,"discipline":35,"disciplineCode":36,"disciplineLabel":37,"disciplineColor":38,"disciplineIcon":39},"entropy","Entropy là gì? Từ nhiệt động lực học đến học máy","Entropy là đại lượng vật lý và toán học trung tâm biểu thị mức độ hỗn loạn, độ bất định hoặc lượng thông tin cần thiết để mô tả trạng thái của một hệ thống vật lý, thống kê hoặc mô hình tính toán.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":41,"title":42,"term":41,"englishTitle":43,"definition":44,"discipline":45,"disciplineCode":46,"disciplineLabel":47,"disciplineColor":48,"disciplineIcon":49},"trích xuất đặc trưng","Trích xuất đặc trưng là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","feature extraction","Trích xuất đặc trưng là quá trình biến đổi dữ liệu thô đầu vào thành một tập hợp các thuộc tính số lượng đại diện cô đọng và có tính phân biệt cao phục vụ cho các thuật toán học máy và nhận dạng mẫu.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":51,"title":52,"term":51,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"robot delta","Robot delta là gì? Các nghiên cứu khoa học về Robot delta",{"id":54,"title":55,"term":54,"englishTitle":56,"definition":57,"discipline":45,"disciplineCode":46,"disciplineLabel":47,"disciplineColor":48,"disciplineIcon":49},"sinh trắc học","Sinh trắc học là gì? Công nghệ nhận dạng và ứng dụng","biometrics","Sinh trắc học là ngành khoa học và công nghệ đo lường, phân tích các đặc điểm thể chất hoặc hành vi sinh học duy nhất của con người (như vân tay, mống mắt, khuôn mặt, giọng nói) nhằm mục đích xác thực danh tính và kiểm soát truy cập tự động.",{"id":59,"title":60,"term":61,"englishTitle":62,"definition":63,"discipline":45,"disciplineCode":46,"disciplineLabel":47,"disciplineColor":48,"disciplineIcon":49},"mạng nơron tích chập","Mạng nơron tích chập là gì? Kiến trúc và ứng dụng của CNN","Mạng nơron tích chập","Convolutional neural network (CNN)","Mạng nơron tích chập là một kiến trúc học sâu chuyên biệt được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới không gian như hình ảnh, sử dụng các phép toán tích chập để tự động trích xuất các đặc trưng phân cấp.",{"id":65,"title":66,"term":67,"englishTitle":68,"definition":69,"discipline":45,"disciplineCode":46,"disciplineLabel":47,"disciplineColor":48,"disciplineIcon":49},"số hóa","Số hóa là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Số hóa","Digitization \u002F Digitalization","Số hóa là quá trình chuyển đổi thông tin, tài liệu và tín hiệu từ dạng tương tự (analog) hoặc vật lý sang định dạng kỹ thuật số nhị phân (0 và 1) để máy tính và các hệ thống điện tử có thể lưu trữ, xử lý và truyền tải.",{"id":71,"title":72,"term":73,"englishTitle":74,"definition":75,"discipline":35,"disciplineCode":36,"disciplineLabel":37,"disciplineColor":38,"disciplineIcon":39},"biến đổi hình thái","Biến đổi hình thái là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Biến đổi hình thái","Morphological transformation \u002F Morphological changes","Biến đổi hình thái là quá trình biến đổi có quy luật hoặc bệnh lý về hình dạng, kích thước, cấu trúc vi thể và tổ chức không gian của tế bào, mô hoặc toàn bộ cơ thể sinh vật dưới tác động của các tín hiệu phát triển phôi học di truyền hoặc các tác nhân kích thích môi trường vật lý, hóa học bên ngoài.",{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":79,"definition":80,"discipline":45,"disciplineCode":46,"disciplineLabel":47,"disciplineColor":48,"disciplineIcon":49},"thực tế ảo tăng cường","Thực tế ảo tăng cường là gì? Các nghiên cứu khoa học về Thực tế ảo tăng cường","augmented reality","Thực tế ảo tăng cường (Augmented Reality, AR) là công nghệ cho phép lồng ghép thông tin kỹ thuật số dạng 3D vào môi trường thực tế trong thời gian thực.",{"id":82,"title":83,"term":82,"englishTitle":84,"definition":85,"discipline":45,"disciplineCode":46,"disciplineLabel":47,"disciplineColor":48,"disciplineIcon":49},"che khuất","Che khuất là gì? Nguyên lý thị giác và kỹ thuật xử lý","occlusion","Che khuất là hiện tượng quang học và hình học xảy ra khi một vật thể nằm chắn trên đường truyền ánh sáng hoặc đường ngắm quang học làm che giấu một phần hoặc toàn bộ vật thể khác phía sau."]