คอมพิวเตอร์ "มองเห็น" ได้อย่างไร?

เทคโนโลยีการประมวลผลภาพด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer Vision) เป็นหนึ่งในแขนงของปัญญาประดิษฐ์ที่มีความซับซ้อนและก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว โดยมุ่งเน้นไปที่การทำให้คอมพิวเตอร์สามารถแยกแยะ ทำความเข้าใจ และประมวลผลภาพหรือวิดีโอในลักษณะที่ใกล้เคียงหรือเหนือกว่าความสามารถของมนุษย์ กระบวนการนี้อาศัยแบบจำลองเชิงคณิตศาสตร์ที่สามารถตรวจจับรูปแบบ (Pattern Recognition) และสร้างการอนุมาน (Inference) เกี่ยวกับวัตถุหรือฉากในภาพที่ได้รับ

ในขณะที่การมองเห็นของมนุษย์พัฒนาไปตามกระบวนการวิวัฒนาการที่ใช้เวลาหลายล้านปี การพัฒนา Computer Vision อาศัยการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และการใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Networks - CNNs) เพื่อให้สามารถระบุและจำแนกวัตถุในภาพได้อย่างแม่นยำ กระบวนการเหล่านี้ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยอาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่และพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นของฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ยุคใหม่

ภาพที่ 1 เปรียบเทียบระหว่าง Pixels และภาพ Grayscale ในแต่ละตำแหน่งเดียวกัน

( ที่มา: https://setosa.io/ev/image-kernels/ )

คอมพิวเตอร์ "เห็น" อย่างไร?

คอมพิวเตอร์ไม่ได้รับรู้ภาพในลักษณะเดียวกับที่ดวงตามนุษย์ทำงาน แต่แทนที่จะเป็นการแปลงคลื่นแสงเป็นสัญญาณประสาท คอมพิวเตอร์จะรับข้อมูลภาพเป็นเมทริกซ์ของค่าพิกเซลซึ่งแทนค่าสีและความเข้มของแสงในแต่ละจุดในภาพ โดยทั่วไป ภาพดิจิทัลประกอบด้วยองค์ประกอบพื้นฐานดังนี้:

• ภาพขาวดำ (Grayscale Images): แต่ละพิกเซลมีค่าความเข้มที่อยู่ในช่วง 0-255 โดยค่าต่ำสุด (0) หมายถึงสีดำ และค่าสูงสุด (255) หมายถึงสีขาว

• ภาพสี (RGB Images): แทนด้วยช่องสี (Color Channels) ได้แก่ แดง (Red), เขียว (Green) และน้ำเงิน (Blue) โดยการรวมกันของทั้งสามค่าสามารถสร้างสีได้หลายล้านเฉด

• ภาพแบบหลายสเปกตรัม (Multispectral and Hyperspectral Images): ใช้ในการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ เช่น การถ่ายภาพทางการแพทย์และภาพถ่ายดาวเทียมที่สามารถจับรายละเอียดที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่า

กระบวนการประมวลผลภาพ

เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถ "เข้าใจ" ข้อมูลที่ได้รับ กระบวนการ Computer Vision ประกอบด้วยขั้นตอนหลักหลายประการ ได้แก่:

1. การประมวลผลล่วงหน้า (Preprocessing)

• การลดสัญญาณรบกวน (Noise Reduction) ด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น Gaussian Filtering หรือ Median Filtering

• การเพิ่มความคมชัดของภาพผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น Histogram Equalization

• การปรับแต่งขนาดและความละเอียดของภาพเพื่อให้เหมาะสมกับโมเดลที่ใช้ในการประมวลผล

2. การดึงคุณลักษณะ (Feature Extraction)

• การใช้ตัวตรวจจับขอบ (Edge Detection) เช่น Sobel, Canny หรือ Laplacian Filter

• การใช้เทคนิค Histogram of Oriented Gradients (HOG) หรือ Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) เพื่อระบุลักษณะเฉพาะของวัตถุ

3. การจำแนกประเภทและรู้จำวัตถุ (Object Detection and Recognition)

• การใช้ Convolutional Neural Networks (CNNs) เช่น ResNet, VGG หรือ EfficientNet ในการแยกประเภทของวัตถุ

• อัลกอริธึมที่ได้รับความนิยม เช่น You Only Look Once (YOLO) และ Faster R-CNN ที่สามารถตรวจจับและจำแนกวัตถุในภาพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

• การใช้ Generative Adversarial Networks (GANs) เพื่อสร้างและปรับแต่งภาพที่มีความสมจริง

ภาพที่ 2 การประยุกต์ใช้ Computer Vision

เทคโนโลยีและการประยุกต์ใช้

Computer Vision เป็นเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญในหลายอุตสาหกรรม โดยช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์และตีความข้อมูลจากภาพและวิดีโอได้อย่างแม่นยำ ด้วยความก้าวหน้าของ Machine Learning และ Deep Learning การประยุกต์ใช้ Computer Vision ได้ขยายไปยังหลายสาขา ซึ่งส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมหลักๆ ดังนี้

1. การแพทย์

Computer Vision ถูกนำมาใช้ในการช่วยวินิจฉัยโรคและสนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์ผ่านการวิเคราะห์ภาพถ่ายทางการแพทย์ เช่น:

• การวิเคราะห์ภาพเอกซเรย์, CT Scan และ MRI: ช่วยตรวจจับโรค เช่น มะเร็ง โรคหลอดเลือดสมอง และภาวะผิดปกติของอวัยวะภายใน

• การตรวจสอบเซลล์มะเร็งและพยาธิสภาพในภาพจุลทรรศน์: ระบบสามารถวิเคราะห์ตัวอย่างเนื้อเยื่อเพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น

• หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัด: หุ่นยนต์ที่ใช้ Computer Vision สามารถช่วยศัลยแพทย์ระบุตำแหน่งและโครงสร้างทางกายวิภาคในระหว่างการผ่าตัด

2. ยานยนต์ไร้คนขับ

หนึ่งในเทคโนโลยีที่มีการพัฒนามากที่สุดในปัจจุบันคือ Autonomous Vehicles หรือ ยานยนต์ไร้คนขับ ซึ่งต้องอาศัย Computer Vision เพื่อให้สามารถรับรู้สภาพแวดล้อมรอบตัวได้อย่างแม่นยำ เช่น:

• การตรวจจับวัตถุ: ระบบสามารถระบุรถยนต์ คนนั่ง จักรยาน และสิ่งกีดขวางบนถนนได้

• การอ่านป้ายจราจร: ใช้ Optical Character Recognition (OCR) และ Object Detection ในการระบุป้ายจราจรและป้ายบอกทาง

• การตรวจจับช่องทางจราจร: ใช้ Line Detection และ Semantic Segmentation ในการวิเคราะห์เส้นถนนและปรับเส้นทางของรถ

Computer Vision ในรถยนต์ไร้คนขับยังทำงานร่วมกับเซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น LiDAR และ Radar เพื่อให้การขับขี่มีความปลอดภัยมากขึ้น

3. ความปลอดภัยและการเฝ้าระวัง

เทคโนโลยีด้าน Computer Vision ถูกนำมาใช้ในการเพิ่มความปลอดภัยและการตรวจสอบพฤติกรรมในสถานที่สาธารณะ เช่น:

• ระบบจดจำใบหน้า (Facial Recognition): ใช้ในสนามบิน สถานีขนส่ง และสถานที่สำคัญต่างๆ เพื่อช่วยยืนยันตัวบุคคลและป้องกันภัยคุกคาม

• การตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัย: ระบบสามารถตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ เช่น การเคลื่อนไหวที่รวดเร็วผิดปกติ หรือท่าทางที่สื่อถึงการทำร้ายผู้อื่น

• การวิเคราะห์ภาพจากกล้องวงจรปิด (CCTV Analytics): ใช้เพื่อตรวจจับการบุกรุก หรือเหตุการณ์ที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยง เช่น ไฟไหม้หรือเหตุอาชญากรรม

4. เกษตรกรรมอัจฉริยะ (Smart Agriculture)

Computer Vision ช่วยปรับปรุงกระบวนการเพาะปลูกและดูแลพืชผ่านการใช้โดรนและระบบอัตโนมัติ เช่น:

• การใช้โดรนตรวจสอบพืชและสภาพดิน: โดรนติดตั้งกล้องที่สามารถวิเคราะห์สุขภาพของพืช ตรวจหาความชื้นของดิน และตรวจจับการแพร่ระบาดของโรคในไร่

• การจำแนกชนิดของพืชและวัชพืช: ใช้ AI เพื่อแยกแยะพืชที่ต้องการปลูกออกจากวัชพืช ซึ่งช่วยลดการใช้สารกำจัดศัตรูพืช

• การเก็บเกี่ยวอัตโนมัติ: หุ่นยนต์เก็บเกี่ยวที่ใช้ Computer Vision สามารถวิเคราะห์ความสุกของผลไม้หรือพืชผลทางการเกษตรก่อนทำการเก็บเกี่ยว

ความท้าทายและแนวโน้มในอนาคต

แม้ว่า Computer Vision จะพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว แต่ยังมีความท้าทายสำคัญที่ต้องเผชิญ ได้แก่ ความแม่นยำที่ขึ้นอยู่กับข้อมูลฝึกสอน ซึ่งต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และครอบคลุมทุกสถานการณ์ ความต้องการทรัพยากรสูง เนื่องจากโมเดล Deep Learning ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีสมรรถนะสูง และ ปัญหาด้านจริยธรรม โดยเฉพาะในระบบจดจำใบหน้า ที่อาจละเมิดความเป็นส่วนตัวและสิทธิพลเมือง

แนวโน้มในอนาคตมุ่งไปสู่ การพัฒนาโมเดลที่ใช้ข้อมูลน้อยลง (Few-shot Learning), การประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น, และ การกำกับดูแลด้านจริยธรรม เพื่อให้การใช้ Computer Vision มีความโปร่งใสและเป็นธรรมมากขึ้น

References

• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.

• Szeliski, R. (2022). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer.

• LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.

• Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 25, 1097-1105.

• Redmon, J., & Farhadi, A. (2018). YOLOv3: An incremental improvement. arXiv preprint arXiv:1804.02767.