Tương đồng hình ảnh là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học

Định nghĩa tương đồng hình ảnh

Tương đồng hình ảnh (image similarity) là khái niệm dùng để chỉ mức độ giống nhau giữa hai hoặc nhiều hình ảnh dựa trên các yếu tố trực quan như cấu trúc, màu sắc, hình dạng hoặc ý nghĩa nội dung. Trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ảnh số, việc đo lường tương đồng hình ảnh là bước cốt lõi trong các hệ thống nhận diện, tìm kiếm và phân loại hình ảnh.

Tùy vào mục đích sử dụng và cách biểu diễn hình ảnh, tương đồng có thể được xác định ở nhiều mức độ khác nhau: từ đơn giản như sự giống nhau về giá trị pixel, đến phức tạp như sự tương đồng về ngữ nghĩa – tức là hai hình ảnh có thể khác về mặt hiển thị nhưng truyền đạt cùng một ý nghĩa. Cách đo lường sự tương đồng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của các ứng dụng liên quan.

Ví dụ: hai hình ảnh chụp cùng một vật thể dưới các góc nhìn khác nhau có thể được coi là tương đồng về nội dung dù khác biệt hoàn toàn về bố cục pixel. Do đó, khái niệm "tương đồng" cần được hiểu không chỉ ở mức độ kỹ thuật mà còn ở mức độ nhận thức. Để phản ánh sự giống nhau một cách thực tế, người ta thường sử dụng các mô hình học máy hoặc học sâu để học cách so khớp hình ảnh gần với cảm nhận thị giác con người.

Phân loại tương đồng hình ảnh

Tương đồng hình ảnh được phân loại dựa trên mức độ trừu tượng của thông tin hình ảnh được phân tích. Mỗi cấp độ sẽ phù hợp với các bài toán cụ thể trong xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo. Việc hiểu rõ từng loại tương đồng giúp lựa chọn kỹ thuật trích xuất đặc trưng và phép đo phù hợp.

• Tương đồng thấp cấp (low-level): Đánh giá sự giống nhau dựa trên các đặc trưng cơ bản như màu sắc, độ sáng, độ tương phản, histogram hoặc texture. Các phương pháp so sánh pixel theo pixel, histogram màu hoặc gradient thường được sử dụng.
• Tương đồng trung cấp (mid-level): Dựa trên đặc trưng cục bộ hoặc hình học như SIFT, SURF, ORB, nơi các điểm đặc trưng được so khớp giữa các ảnh.
• Tương đồng cao cấp (high-level): Phân tích sự giống nhau về mặt nội dung hoặc ngữ nghĩa, thường dựa trên các mô hình học sâu như ResNet, VGG hoặc CLIP để trích xuất đặc trưng khái quát.

Dưới đây là bảng so sánh ba cấp độ tương đồng hình ảnh:

Mức độ	Đặc trưng	Kỹ thuật phổ biến
Thấp cấp	Màu sắc, độ sáng, texture	Histogram, LBP, edge detection
Trung cấp	Hình học cục bộ	SIFT, SURF, ORB
Cao cấp	Nội dung, ngữ nghĩa	CNN, CLIP, ViT

Phép đo tương đồng phổ biến

Để lượng hóa mức độ tương đồng giữa hai hình ảnh, người ta sử dụng các chỉ số toán học gọi là “phép đo tương đồng”. Tùy vào loại đặc trưng hình ảnh và mục tiêu ứng dụng, phép đo được lựa chọn sẽ khác nhau. Các phép đo cổ điển chủ yếu tập trung vào mức độ trùng khớp của pixel hoặc độ khác biệt về năng lượng tín hiệu.

Các chỉ số được sử dụng phổ biến:

• Mean Squared Error (MSE): Đo bình phương sai khác giữa từng pixel tương ứng.
• Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): Đo độ trung thực giữa ảnh gốc và ảnh tái tạo lại.
• Structural Similarity Index Measure (SSIM): Đo độ tương đồng về cấu trúc giữa các vùng trong ảnh, phản ánh cảm nhận của mắt người.
• Cosine Similarity: So sánh hướng của các vector đặc trưng trong không gian embedding.

Một trong những phép đo mạnh mẽ nhất là SSIM, được tính như sau:

$SSIM(x, y) = \frac{(2\mu_x\mu_y + C_1)(2\sigma_{xy} + C_2)}{(\mu_x^2 + \mu_y^2 + C_1)(\sigma_x^2 + \sigma_y^2 + C_2)}$

SSIM cho kết quả trong khoảng [0,1], với 1 là hoàn toàn giống nhau. Khác với MSE hay PSNR, SSIM phản ánh tốt hơn cảm nhận thị giác thực tế và được ưu tiên trong các hệ thống so sánh hình ảnh gốc và hình ảnh tái tạo hoặc nén.

Trích xuất đặc trưng hình ảnh

Để đánh giá tương đồng giữa các hình ảnh, cần biểu diễn hình ảnh thành các đặc trưng (features) có thể so sánh được bằng các phép toán. Quá trình này gọi là trích xuất đặc trưng, đóng vai trò quyết định trong hiệu quả so khớp hình ảnh.

Các kỹ thuật trích xuất đặc trưng truyền thống bao gồm:

• Histogram màu: Thống kê phân bố màu sắc trong các kênh màu RGB hoặc HSV.
• Local Binary Pattern (LBP): Phát hiện texture bằng cách mã hóa mối quan hệ giữa pixel trung tâm và lân cận.
• SIFT (Scale-Invariant Feature Transform): Phát hiện và mô tả điểm đặc trưng ổn định theo tỷ lệ và xoay.

Ngày nay, với sự phát triển của học sâu, các đặc trưng học (learned features) từ các lớp trung gian của mạng nơ-ron tích chập (CNN) được sử dụng rộng rãi. Một số mô hình phổ biến bao gồm:

• VGG16 – mạng đơn giản, dễ trích xuất đặc trưng từ lớp FC hoặc Conv
• ResNet50 – sử dụng skip connection để học đặc trưng phức tạp
• CLIP – học đồng thời đặc trưng hình ảnh và văn bản, phù hợp cho so khớp ngữ nghĩa

Việc lựa chọn kỹ thuật trích xuất đặc trưng phù hợp là yếu tố then chốt trong xây dựng hệ thống đánh giá tương đồng hình ảnh chính xác, hiệu quả và có thể mở rộng.

Embedding và khoảng cách trong không gian đặc trưng

Khi hình ảnh được chuyển hóa thành các vector đặc trưng thông qua quá trình trích xuất, việc so sánh giữa các hình ảnh trở thành bài toán đo khoảng cách giữa các vector trong không gian nhiều chiều – gọi là không gian embedding. Khái niệm này đóng vai trò trung tâm trong các hệ thống so khớp hình ảnh hiện đại.

Trong không gian embedding, mỗi hình ảnh được biểu diễn như một điểm trong không gian vector có thể có hàng trăm hoặc hàng nghìn chiều. Mức độ tương đồng giữa hai hình ảnh sẽ được xác định bằng cách tính khoảng cách hoặc độ tương đồng giữa hai vector tương ứng. Một số phép đo thường dùng:

• Cosine similarity: Đo độ lệch hướng giữa hai vector, thường dùng trong các hệ thống học sâu.
• Euclidean distance: Đo độ dài đoạn thẳng nối hai vector trong không gian.
• Manhattan distance: Tổng độ chênh lệch tuyệt đối theo từng chiều.

Ví dụ công thức cosine similarity:

$\text{sim}(A, B) = \frac{A \cdot B}{\|A\|\|B\|}$

Giá trị cosine similarity nằm trong khoảng [-1, 1], với 1 là hoàn toàn tương đồng. Khác với Euclidean, cosine similarity không bị ảnh hưởng bởi độ dài vector, do đó phù hợp hơn khi chỉ quan tâm đến hướng của đặc trưng, không phải độ lớn.

Ứng dụng thực tiễn

Tương đồng hình ảnh có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau, đặc biệt trong các hệ thống xử lý ảnh tự động, trí tuệ nhân tạo, thương mại điện tử và an ninh.

Một số ứng dụng nổi bật:

• Tìm kiếm hình ảnh ngược (reverse image search): Cho phép người dùng tải lên hình ảnh và tìm các hình ảnh tương đồng trên internet. Xem ví dụ tại Google Images.
• Phát hiện đạo nhái nội dung trực quan: Sử dụng trong kiểm duyệt ảnh, phát hiện sao chép hoặc sử dụng lại hình ảnh không phép.
• Đề xuất sản phẩm dựa trên hình ảnh: Các nền tảng thương mại điện tử như Google Lens và Amazon ứng dụng tương đồng hình ảnh để gợi ý sản phẩm tương tự.
• Giám sát video thông minh: So sánh khung hình liên tục trong thời gian thực để phát hiện đối tượng hoặc hành vi đáng ngờ.

Tại các công ty lớn, tương đồng hình ảnh còn được sử dụng để:

• Huấn luyện mô hình thị giác đa phương thức
• Phân cụm và làm sạch dữ liệu hình ảnh
• Hỗ trợ nhận diện khuôn mặt và nhận dạng phương tiện

Vai trò của học sâu trong tương đồng hình ảnh

Sự xuất hiện của mạng học sâu (deep neural networks) đã thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận bài toán tương đồng hình ảnh. Thay vì dựa vào các đặc trưng thủ công, các mô hình như CNN có khả năng tự học đặc trưng từ dữ liệu đầu vào, tạo ra biểu diễn mang tính khái quát cao.

Một số mô hình tiêu biểu:

• ResNet: Với kiến trúc skip-connection giúp mô hình học đặc trưng sâu mà không mất thông tin.
• VGG: Kiến trúc đơn giản, hiệu quả trong việc trích xuất đặc trưng tầng trung.
• CLIP: Mô hình do OpenAI phát triển có khả năng học tương quan giữa hình ảnh và văn bản, hỗ trợ tìm kiếm đa phương thức.

Đặc biệt, mô hình CLIP (OpenAI CLIP) đã chứng minh khả năng tìm kiếm ảnh bằng mô tả tự nhiên mà không cần dữ liệu gán nhãn truyền thống, mở ra hướng tiếp cận mới cho việc đánh giá tương đồng hình ảnh ở mức ngữ nghĩa.

Hạn chế và thách thức

Mặc dù đạt được nhiều tiến bộ, việc đánh giá tương đồng hình ảnh vẫn gặp nhiều thách thức:

• Biến dạng hình học: Hai ảnh chụp cùng vật thể nhưng ở góc chụp, độ sáng khác nhau có thể bị đánh giá là không tương đồng.
• Giới hạn nhận thức máy: Máy tính không hiểu được ngữ cảnh như con người, dẫn đến việc đánh giá sai lệch tương đồng nội dung.
• Chi phí tính toán: Các mô hình học sâu yêu cầu tài nguyên tính toán lớn và thời gian huấn luyện dài.

Ngoài ra, vấn đề mở rộng hệ thống tương đồng hình ảnh lên hàng tỷ ảnh cũng đòi hỏi giải pháp tìm kiếm gần đúng (approximate nearest neighbor) và tối ưu hóa bộ nhớ hiệu quả. Các công nghệ như Faiss (Facebook AI Similarity Search) đang đóng vai trò quan trọng trong giải quyết bài toán này.

Xu hướng nghiên cứu và triển vọng

Hiện nay, nhiều hướng nghiên cứu đang được phát triển nhằm cải thiện độ chính xác, tốc độ và khả năng tổng quát của hệ thống đánh giá tương đồng hình ảnh:

• Self-supervised learning: Cho phép mô hình học đặc trưng mạnh mà không cần dữ liệu gán nhãn.
• Multimodal similarity: So khớp hình ảnh không chỉ với hình ảnh mà còn với văn bản, âm thanh hoặc video.
• Explainable AI (XAI): Giải thích được lý do vì sao hai hình ảnh được đánh giá là giống hoặc khác nhau.

Tương lai của tương đồng hình ảnh nằm ở việc tích hợp sâu hơn giữa các dạng dữ liệu (văn bản – hình ảnh – âm thanh), cá nhân hóa tìm kiếm hình ảnh theo nhu cầu người dùng, và tối ưu hóa khả năng mở rộng hệ thống theo thời gian thực với khối lượng dữ liệu lớn.

Tài liệu tham khảo

1. OpenAI – CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
2. Schroff et al., FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering (Google)
3. Survey on image similarity measures – University of Toronto
4. Keras – VGG16 Pre-trained Model
5. PyTorch – ResNet Model Zoo
6. Papers with Code – Image Similarity
7. FAISS – Facebook AI Similarity Search