Ứng dụng ai camera nâng cao chất lượng hình ảnh cho smartphone vsmart

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THẾ NGỌC

ỨNG DỤNG “AI-CAMERA”
NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HÌNH ẢNH
CHO SMARTPHONE-VSMART

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
Mã số: 60 52 02 16

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. Hồ Chí Minh , tháng 12 năm 2019

i


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN THẾ NGỌC

“AI-CAMERA” APPLICATION
FOR IMAGE ENHANCEMENT
ON SMARTPHONE-VSMART PRODUCTS

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
Mã số: 60 52 02 16

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. Hồ Chí Minh , tháng 12 năm 2019

ii


CƠNG TRÌNH ĐƢỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG-HCM

Cán bộ hƣớng dẫn khóa học :
Cán bộ chấm nhận xét 1 :

Cán bộ chấm nhận xét 2 :

Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM.

Ngày …. Tháng …. Năm….

Thành phần Hội Đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
1.
2.
3.
4.
5.
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn và Trƣởng Khoa quản lý
chuyên ngành sau khi luận văn đã đƣợc sửa chữa.

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƢỞNG KHOA

iii


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYỄN THẾ NGỌC

MSHV: 1770548

Ngày, tháng, năm sinh: 10/02/1994

Nơi sinh:Quảng Bình

Chun ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa

Mã số : 60520216

I. TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG “AI-CAMERA” NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HÌNH ẢNH CHO
SMARTPHONE-VSMART

II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
-

Tìm hiểu các phƣơng pháp tăng cƣờng chất lƣợng, chuyển đổi phong cách của hình
ảnh dựa trên các phƣơng pháp học sâu (Deep Learning).

-

Tìm hiểu phƣơng pháp phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên nền tảng smartphone.

-

Xây dựng mơ hình học sâu nhằm nâng cao chất lƣợng hình ảnh và chuyển đổi phong
cách.

-

Tối ƣu mơ hình và tích hợp OpenCV, Tensorflow trên thiết bị di động sử dụng nền
tảng hệ điều hành VOS.

-

Đánh giá kết quả thực hiện.

III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 19/08/2019
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 08/12/2019
V. CÁN BỘ HƢỚNG DẪN : TS.Phạm Việt Cƣờng
Tp. HCM, ngày 08 tháng 12 năm 2019

CÁN BỘ HƢỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TS. Phạm Việt Cƣờng

TRƢỞNG KHOA

iv


LỜI CẢM ƠN
Lời nói đầu tiên, để hồn thành nghiên cứu trong luận văn này, Tôi xin đƣợc
gửi lời cảm ơn đến Quý Thầy Cô ở Bộ Môn Điều Khiển Tự Động, Khoa Điện –
Điện Tử, Trƣờng đại học Bách Khoa- Đại học quốc gia TP Hồ Chí Minh đã truyền
đạt những kiến thức quý giá trong suốt thời gian Tôi học tập ở Trƣờng.
Đặc biệt, Xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS.Phạm Việt Cƣờng đã ln nhiệt
tình hƣớng dẫn, góp ý cho Tơi trong suốt q trình thực hiện luận văn này.
Tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn đặc biệt đến các Anh: Ngô Huy Ánh, Anh:
Phạm Xuân Khánh ở Phòng nghiên cứu phần mềm dự án Smatphone-Vsmart đã cho
Tôi cơ hội đƣợc thực hiện luận văn này.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các Bạn Võ Thị Yến Hải, Phạm Thế Vinh
đã hỗ trợ về hình ảnh và những kiến thức Photoshop trong suốt thời gian thực hiện
luận văn.
Một lần nữa, Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả mọi ngƣời.

Nguyễn Thế Ngọc

1


TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
Cùng với sự phát triển khơng ngừng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong thời gian

trở lại đây, khơng chỉ có mặt trên máy tính, AI giờ đây còn đƣợc nhiều hãng sản
xuất quan tâm đƣa lên cả smartphone. Hiện này, hầu hết các mẫu smartphone đình
đám đều tích hợp thêm AI-Cam để tăng hấp dẫn đối với ngƣời tiêu dùng.
Ngày nay, chụp ảnh với các smartphone và chia sẻ trên các mạng xã hội đã
trở thành một trào lƣu lớn mạnh. Cùng với các cải tiến về chất lƣợng camera gần
đây, ngƣời dùng ngày càng địi hỏi cao hơn về chất lƣợng hình ảnh và tính nghệ
thuật của các bức hình. Nắm bắt xu thế đó, đề tài đƣợc thực hiện nhằm xây dựng
cơng nghệ lõi và phát triển ứng dụng “AI-Camera” có khả năng nâng cao chất lƣợng
hình ảnh và chuyển đổi phong cách.
Đề tài đƣợc thực hiện dựa trên đề xuất của Phịng Nghiên Cứu Phần Mềm
thuộc Cơng Ty Cổ Phần Nghiên Cứu Và Sản Xuất VINSMART. Trong đó, mục
đích chính của đề tài là nghiên cứu và tích hợp các ứng dụng trí tuệ nhân tạo lên các
sản phầm smartphone, ban đầu đó là “AI-Camera”.
Với việc thực hiện luận văn này, Học viên sử dụng kiến trúc CycleGAN và
mạng tích chập U-Net để xây dựng mơ hình học sâu. Đồng thời, sử dụng thƣ viện
OpenCV và Tensorflow để phát triển ứng dụng trên smartphone.
Cuối cùng, luận văn đã phát triển thành cơng ứng dụng “AI-Camera” nhằm
nâng cao chất lƣợng hình ảnh và chuyển đổi phong cách cho hình ảnh. Ứng dụng có
khả năng thực thi trên hệ điều hành VOS của dịng smartphone của VSMART.
Bƣớc đầu, đã chứng minh đƣợc tính thực tiễn của nghiên cứu và có thể phát triển
hơn trong tƣơng lai.
Học viên
Nguyễn Thế Ngọc

2


ABSTRACT
Along with the continuous development of AI in recent times, not only on
computers, AI is now also interested in many manufacturers on smartphones.

Currently, most of the smartphones have integrated AI to increase attractiveness to
consumers.
Nowadays, taking photos with smartphones and sharing on social networks
has become a growing trend. Along with recent advances in camera quality, users
are becoming more and more demanding about the image quality and the artistry of
their photographs. Following that trend, the project was conducted to build core
technology and develop "AI-Camera" application capable of improving image
quality and style transfer.
The project was implemented based on the proposal of the Software
Research Department of VINSMART Research and Production Joint Stock
Company. In particular, the main goal of the thesis is to research and integrate AI
applications on smartphone products, initially "AI-Camera".
The thesis uses the CycleGAN architecture and the U-Net convolution
network to build a deep learning model. Also, use the library OpenCV and
Tensorflow to develop applications on smartphone.
Finally, the thesis has successfully developed the application "AI-Camera" to
enhance image quality and transform style for images. The application could
execute on VOS. Initially, it has proved the practicality of the research and can
develop more in the future.
Student
Nguyễn Thế Ngọc

3


LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan rằng, ngoại trừ các kết quả tham khảo từ các cơng trình khác
nhƣ đã trình bày trong luận văn, các cơng việc đƣợc trình bày trong luận văn này do
chính Tơi trực tiếp thực hiện và chƣa có phần nội dung nào của luận văn này đƣợc
nộp để lấy một bằng cấp ở trƣờng này hoặc trƣờng khác.

Tp. HCM, ngày 08 tháng 12 năm 2019

Nguyễn Thế Ngọc

4


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN .............................................................................................................1
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ .............................................................................2
ABSTRACT ................................................................................................................3
LỜI CAM ĐOAN .......................................................................................................4
DANH MỤC HÌNH ẢNH ..........................................................................................7
DANH MỤC VIẾT TẮT ............................................................................................9
DANH MỤC BẢNG BIỂU ......................................................................................10
CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI .........................................................................11
1.1 Đặt vấn đề .......................................................................................................11
1.2 Mục đích nghiên cứu .......................................................................................11
1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ...................................................................12
1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu.................................................................................12
CHƢƠNG 2: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRÊN SMARTPHONE ................................13
2.1 Giới thiệu trí tuệ nhân tạo trên smartphone ....................................................13
2.2 Giới thiệu AI Camera ......................................................................................16
CHƢƠNG 3: NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HÌNH ẢNH .......................................21
TRÊN SMARTPHONE ............................................................................................21
3.1 Ứng dụng chỉnh sửa ảnh trên smartphone.......................................................21
3.2 Chỉnh sửa ảnh với trí tuệ nhân tạo trên smartphone .......................................24
CHƢƠNG 4: MẠNG HỌC SÂU ỨNG DỤNG CHO ..............................................26
NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HÌNH ẢNH ..............................................................26

4.1 Image-to-Image Translation (I2I) ...................................................................26
4.2 GANs-Generative Adversarial Networks .......................................................30
4.3 Mạng tích chập U-Net .....................................................................................35
CHƢƠNG 5: PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ẢNH SỐ ...........................................38
5.1 Sai số trung bình-MSE ....................................................................................38
5.2 Tỷ số tín hiệu cực đại/nhiễu-PSNR .................................................................38
5.3 So sánh tƣơng đồng cấu trúc-SSIM ................................................................40
CHƢƠNG 6: PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ........................41
TRÊN SMARTPHONE ............................................................................................41
6.1 Tensorflow trên Android .................................................................................41
5


6.1.1 Giới thiệu Tensorflow ..............................................................................41
6.1.2 Tensorflow trên Android Studio ..............................................................43
6.2 OpenCV trên Andorid .....................................................................................44
CHƢƠNG 7: NỘI DUNG THỰC HIỆN ..................................................................46
7.1 Khảo sát các nghiên cứu liên quan đến nâng cao chất lƣợng hình ảnh bằng trí
tuệ nhân tạo ...........................................................................................................46
7.2 Mơ hình mạng học sâu ....................................................................................47
7.2.1 Kiến trúc CycleGAN ................................................................................47
7.2.2 Mạng tích chập U-net ...............................................................................49
7.2.3 Loss-function............................................................................................51
7.3 Dữ liệu .............................................................................................................54
7.3.1 Dữ liệu “source domain” .........................................................................54
7.3.2 Dữ liệu “Target Domain” .........................................................................56
7.3.3 Dữ liệu đánh giá .......................................................................................58
7.4 Phát triển ứng dụng trên Android Studio ........................................................59
CHƢƠNG 8: KẾT QUẢ THỰC HIỆN ....................................................................61
8.1 Kết quả phát triển mơ hình ..............................................................................61

8.2 Kết quả phát triển ứng dụng. ...........................................................................67
8.2.1 Một số kết quả thực hiện ứng dụng trên VOS .........................................77
8.3 Kết luận ...........................................................................................................80
8.4 Hƣớng phát triển .............................................................................................81
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................84

6


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 2.1: Ứng dụng trợ lý ảo trên smartphone. ........................................................13
Hình 2.2: Ứng dụng mở khóa bằng khn mặt trên smartphone. .............................14
Hình 2.3: Chip Kirin đƣợc trang bị AI của Huawei ..................................................15
Hình 2.4: Rất nhiều tính năng AI mới đƣợc ra mắt gần đây. ....................................16
Hình 2.5: Smartphone tích hợp AI-Camera của Bphone ..........................................16
Hình 2.6: Face ID trên Iphone...................................................................................17
Hình 2.7: Công nghệ làm đẹp AI 2.0 trên smartphone của Oppo F7 .......................18
Hình 2.8: Nhận diện khung cảnh...............................................................................18
Hình 2.9: Ứng dụng thực tế ảo ..................................................................................20
Hình 3.1: Chỉnh sửa ảnh trƣớc lúc chia sẻ trên mạng xã hội. ...................................21
Hình 3.2: So sánh ảnh trƣớc và sau chỉnh sửa ..........................................................22
Hình 3.3: Ứng dụng chỉnh sửa ảnh Adobe Photoshop Express ................................22
Hình 3.4: Ứng dụng Snapseed của Google ...............................................................23
Hình 3.5: AI-Camera trên điện thoại của LG............................................................24
Hình 3.6: Ứng dụng tạo ảnh nghệ thuật với AI.........................................................25
Hình 4.1: Ứng dụng I2I cho chuyển đổi sắc thái. .....................................................26
Hình 4.2: Ứng dụng I2I cho chuyển đổi mùa ...........................................................27
Hình 4.3: I2I ghép đơi(trái)- I2I khơng ghép đơi(phải).............................................27
Hình 4.4: Minh họa ý tƣởng của I2I..........................................................................28
Hình 4.5: Minh họa phƣơng pháp I2I ghép đơi và khơng ghép đơi ..........................28

Hình 4.6: Kiến trúc của GANs ..................................................................................31
Hình 4.7: Nguyên lý hoạt động của GAN .................................................................31
Hình 4.8: Mơ tả pg , pz , pdata ......................................................................................33
Hình 4.9: Huấn luyện mạng GAN ............................................................................33
Hình 4.10: Kiến trúc CNNs trong bài tốn nhận dạng chữ số ..................................35
Hình 4.11: Ứng U-Net trong bài tốn “image segmentation” ..................................36
Hình 4.12: Kiến trúc encoder và decoder mạng U-Net.............................................37
Hình 5.1: Ví dụ về PSNR ..........................................................................................39
Hình 5.2: Ví dụ về giá trị SSIM và MSE ..................................................................40
Hình 6.1: Các framework học máy phổ biến ............................................................41
Hình 6.2: Biểu đồ lƣợt star và repos trên github sử dụng TF ...................................42
Hình 6.3: Kết hợp Android và Tensorflow để phát triển ứng dụng ..........................43
Hình 6.4: Kiến trúc phát triển Tensorflow Lite ........................................................44
Hình 6.5: OpenCV trên nền tảng Android ................................................................45
Hình 7.1: Kiến trúc GAN ..........................................................................................47
Hình 7.2: Kiến trúc mạng CycleGAN .......................................................................47
7


Hình 7.3: Một số ứng dụng mạng CycleGAN theo nghiên cứu [5] ..........................48
Hình 7.4: Kiến trúc U-Net tham khảo .......................................................................49
Hình 7.5: Mạng Generator xây dựng theo kiến trúc U-Net ......................................50
Hình 7.6: Mạng Discriminator ..................................................................................50
Hình 7.7: Dữ liệu MIT-Adobe FiveK Dataset trên Internet. ....................................55
Hình 7.8: Một ảnh trong “target domain” của Flickr. ...............................................57
Hình 7.9: Ảnh gốc-trái, ảnh MIT-C-phải. .................................................................58
Hình 7.10: Ảnh gốc(trái), MIT-C(phải), PSNR=15.75 .............................................58
Hình 7.11: Phát triển ứng dụng .................................................................................60
Hình 8.1: Lƣu đồ giải thuật huấn luyện ....................................................................61
Hình 8.2: Mạng Generator ........................................................................................64

Hình 8.3: Các lớp con của lớp conv-xanh dƣơng trong mạng Generator .................64
Hình 8.4: Mạng Discriminator ..................................................................................65
Hình 8.5: Ảnh chứa đặc tính mà ngƣời dùng thích. ..................................................66
Hình 8.6: Ảnh gốc (trái), Ảnh MIT-C(phải) .............................................................66
Hình 8.7: Giải thuật trên ứng dụng ...........................................................................67
Hình 8.8: Giao diện ứng dụng AI-Camera ................................................................69
Hình 8.9: Ảnh 4937 lần lƣợt từ trái sang phải là gốc, MIT-C, nhãn.........................72
Hình 8.10: Ảnh 4536 lần lƣợt từ trái sang phải là gốc, MIT-C, nhãn.......................72
Hình 8.11: Ảnh 4901 lần lƣợt từ trái sang phải là gốc, Flickr, nhãn. .......................73
Hình 8.12: Ảnh 4772 lần lƣợt từ trái sang phải là gốc, Flickr, nhãn ........................73
Hình 8.13: Ảnh(4937) gốc(trái), ảnh dán nhãn(phải), PSNR=13.11 ........................74
Hình 8.14: Kết quả ảnh(4937) từ MIT-C(trái), Ảnh dán nhãn(phải), PSNR=32.59.74
Hình 8.15: Ảnh(4536) gốc(trái), ảnh dán nhãn(phải), PSNR=15.23 ........................75
Hình 8.16: Kết quả ảnh (4536) từ MIT-C(trái), Ảnh dán nhãn(phải), PSNR=28.24 75
Hình 8.17: Ảnh MIT-C có cảm giác bị thừa sáng. ....................................................82
Hình 8.18: Ảnh chân dung bị nhịe sau khi xử lý với AI. .........................................82

8


DANH MỤC VIẾT TẮT

Từ viết tắt
AI

AR
A-WGAN
D
DL
DLSR

G
GANs
HVS

I2I
MIT
ML
PC

PSNR
SDK

SSIM
TF
VOS
VR

Ý nghĩa
Artificial Intelligence
Augmented Reality
Adaptives Wasserstein Generative Adversarial Networks
Discriminator
Deep Learning
Digital Single-Lens Reflex
Generator
Generative Adversarial Networks
Human Visual System
Image To Image Translation
Massachusetts Institute of Technology

Machine Learning
Personal Computer
Peak Signal to Noise Ratio
Software Development Kit
Structural Similarity Index
Tensorflow
Vin Operating System
Virtual Reality

9


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 7.1: Tổng hợp các biến thể của GAN theo nghiên cứu số [9]. ........................51
Bảng 7.2: So sánh các biến thể GAN đƣợc trích từ nghiên cứu số [1]. ....................51
Bảng 8.1: Chỉ số PSNR trung bình trên bộ thử nghiệm 500 ảnh. .............................70
Bảng 8.2: PSNR của 10 ảnh có PSNR cao nhất trên mơ hình MIT-C. .....................70
Bảng 8.3: PSNR của 10 ảnh có PSNR cao nhất trên mơ hình Flickr. ......................71
Bảng 8.4: PSNR của 10 ảnh có PSNR thấp nhất trên mơ hình MIT-C và Flickr ...71

10


CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1 Đặt vấn đề
Trƣớc đây, nếu nhƣ chỉ có những chiếc máy tính mới có thể giúp chúng ta chỉnh
sửa hình ảnh nâng cao, nâng tơng màu, chỉnh nền ảnh thì giờ đây những chiếc
smartphone với nhiều cải tiến về mặt hiệu năng có thể giúp chúng ta chỉnh sửa hình
ảnh ngay sau khi chụp qua các ứng dụng chỉnh sửa ảnh chuyên nghiệp.
Trong đó, chụp ảnh với các smartphone và chia sẻ trên các mạng xã hội đã trở

thành một trào lƣu ngày càng lớn mạnh. Nhằm đáp ứng xu thế đó, việc phát triển
ứng dụng tích hợp trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao chất lƣợng ảnh dựa vào AI là một
trong những phần mang lại giá trị cao các dòng smartphone hiện nay.
Đó là lý do cơ bản để hình thành đề tài này.

1.2 Mục đích nghiên cứu
Đề tài thực hiện các nhiệm vụ chính:
1. Nghiên cứu và khảo sát các phƣơng pháp học sâu liên quan đến nâng cao
chất lƣợng hình ảnh.
2. Nghiên cứu giải pháp phát triển công nghệ lõi cho ứng dụng “AI-Camera”
ban đầu là phát triển chức năng nâng cao chất lƣợng hình ảnh và chuyển đổi
phong cách.
3. Nghiên cứu phƣơng pháp tối ƣu và tích hợp các “framework” trí tuệ nhân tạo
lên smartphone.
4. Đánh giá kết quả thực hiện.

11


1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Dữ liệu sử dụng chính trong luận văn đƣợc thu thập từ các nguồn dữ liệu mở
trên Internet và các hình ảnh cá nhân khác, đƣợc chụp từ nhiều dòng điện thoại khác
nhau.
Về nội dung, luận văn chỉ nghiên cứu các phƣơng pháp ứng dụng mạng học sâu
cho việc nâng cao chất lƣợng hình ảnh. Trong đó, tập trung vào các ứng dụng của
mạng GAN và tích hợp các “framework” trí tuệ nhân tạo lên smatphone.

1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu
Về mức độ lý thuyết, luận văn nghiên cứu các tài liệu về:
1. Các phƣơng pháp đánh giá ảnh số.

2. Các mạng học sâu liên quan đến nâng cao chất lƣợng hình ảnh: GAN,
CycleGAN, U-Net…

Về mặt ứng dụng, luận văn nghiên cứu các phƣơng pháp:
1. Tối ƣu mơ hình mạng học sâu nhằm thực thi đƣợc trên các thiết bị
smartphone.
2. Tích hợp các framework trí tuệ nhân tạo nhƣ OpenCV, Tensorflow.

12


CHƢƠNG 2: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRÊN SMARTPHONE
2.1 Giới thiệu trí tuệ nhân tạo trên smartphone
AI hay trí tuệ nhân tạo là một dạng trí thơng minh với mục đích biến mọi cỗ
máy có thể tự hiểu và vận hành giống cách con ngƣời sử dụng chúng. Trí tuệ nhân
tạo đem tới cơ hội học hỏi kiến thức mới cho máy móc. Từ đó, máy móc sẽ tự học
tập, suy nghĩ và phục vụ con ngƣời. Đây là một trong những phát minh mang tính
cách mạng trong giới cơng nghệ, giúp kéo theo hàng loạt các tiến bộ kỹ thuật khác,
đồng thời mở ra một kỷ nguyên công nghệ mới cho nhiều ngành nghề, lĩnh vực.

Hình 2.1: Ứng dụng trợ lý ảo trên smartphone.

Cùng với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo trong thời gian trở
lại đây, khơng chỉ có mặt trên robot hay máy tính, AI giờ đây còn đƣợc nhiều hãng
sản xuất quan tâm đƣa lên cả smartphone. Trong đó, AI xuất hiện với các ứng dụng
trợ lý ảo nhƣ Siri (iPhone) hay Google Now (Android) nhiều năm về trƣớc.

13

Ngƣời dùng có thể ra lệnh cho smartphone để phục vụ các nhu cầu của mình
nhƣ báo thức, tìm kiếm địa điểm, nhân diện giọng nói,… Bên cạnh đó, cơng nghệ
AI còn giúp cải thiện đáng kể khả năng chụp hình của điện thoại, xử lý hình ảnh,
tiết kiệm điện năng, nâng cao bảo mật,…

Hình 2.2: Ứng dụng mở khóa bằng khn mặt trên smartphone.

Ngồi việc đƣợc tích hợp vào phần mềm, trí tuệ nhân tạo cịn đƣợc tích hợp
cả phần cứng trong smartphone, mà tiêu biểu là các vi xử lý. Thật vậy, hầu hết các
vi xử lý hiện nay đều đƣợc tích hợp khả năng xử lý AI để có thể xử lý các thuật tốn
phức tạp, tăng cƣờng hiệu năng, khả năng chụp ảnh chất lƣợng cao, xử lý đồ họa
cũng nhƣ mang lại nhiều tính năng độc đáo trên điện thoại, ví dụ nhận diện giọng
nói, nhận dạng khuôn mặt ngƣời dùng, dịch ngôn ngữ hay tìm kiếm thơng tin.
Các con chip đƣợc trang bị khả năng xử lý AI phổ biến trên thị trƣờng hiện
là bộ đôi A11 Bionic và A12 Bionic của Apple, Kirin 980 của Huawei, Snapdragon
845 và mới nhất là Snapdragon 855 của Qualcomm, tạo điều kiện cho ngƣời dùng
đƣợc trải nghiệm các tính năng vơ cùng mới lạ và hấp dẫn.

14


Đơn cử là chiếc iPhone X đƣợc trang bị chipset A11 Bionic có 2 lõi để xử lý
các tác vụ AI. Trong khi đó, ngƣời anh em của A11 Bionic, A12 có tới 8 nhân phụ
trách các tác vụ AI, có thể xử lý 5 nghìn tỷ phép tính mỗi giây, thay vì chỉ là 600 tỷ
so với AI Engine trên A11.

Hình 2.3: Chip Kirin được trang bị AI của Huawei

Ngoài ra, Qualcomm cũng là một trong những nhà sản xuất chip chú trọng
vào trí tuệ nhân tạo, với Snapdragon 855, hãng đã giới thiệu công cụ AI thế hệ 4,

kết hợp với lõi đồ họa Adeno, Kyro và Hexagon để cung cấp năng lƣợng cho các
tác vụ AI. Nhờ vậy mà hiệu năng AI sẽ tăng gấp 3 lần so với thế hệ tiền nhiệm. Bên
cạnh đó, bộ xử lý Hexagon cho cơng cụ AI cịn có thể cắt giảm tiếng ồn trong
những cuộc gọi video bằng cách sử dụng thuật tốn giảm tiếng ồn thời gian thực.
Có thể thấy không chỉ các nhà sản xuất smartphone mà cả những hãng phần
mềm và phần cứng đều rất quan tâm đến AI. Trí tuệ nhân tạo có thể đƣợc xem là
một nhân tố sống còn cho sự thành bại của ngành công nghiệp di động. Đây sẽ tiếp
tục là mục tiêu theo đuổi và cạnh tranh giữa các hãng smartphone trong tƣơng lai.

15


Hình 2.4: Rất nhiều tính năng AI mới được ra mắt gần đây.

2.2 Giới thiệu AI Camera

Hình 2.5: Smartphone tích hợp AI-Camera của Bphone

Cảm nhận rõ sự thay đổi AI nhất là trong ngành phát triển điện thoại di động.
Các mẫu máy gần đây đã có những khả năng nhận dạng giọng nói, đọc chính tả,
qt vân tay, nhận diện khuôn mặt, chỉnh sửa ảnh tự động, điều khiển từ xa...mới
đây nhất là AI-Cam. Hiện này, hầu hết các mẫu smartphone đình đám đều tích hợp
thêm AI-Cam để tăng hấp dẫn đối với ngƣời tiêu dùng.
16


Nhắc đến AI-Camera ta có thể liệt kê ra một số tính năng nổi bật nhƣ sau:
 Face ID
Face ID là công nghệ bảo mật sinh trắc học nhƣ với quét vân tay và mống mắt,
dùng để nhận diện khuôn mặt ngƣời dùng thay thế hồn tồn cho Touch ID.

Hình 2.6: Face ID trên Iphone
Trong đó, nổi bật nhất là Face ID trên các dòng Iphone thế hệ mới. Theo Apple
xác suất để ngƣời lạ với khuôn mặt giống chúng ta có thể mở máy là khoảng
1/1.000.000 trong khi đó với Touch ID là 1/50.000.
 Công nghệ làm đẹp AI
AI Beauty giúp camera nhận diện tới hơn 200 điểm khác biệt trên khn mặt,
gồm màu da, giới tính hay độ tuổi…căn chỉnh đƣờng nét gƣơng mặt, xóa bỏ chi tiết
thừa và đem tới một gƣơng mặt đẹp tự nhiên nhất. và chủ động tự trau dồi kỹ năng
“make up” khuôn mặt cho chúng ta.
Đi đầu trong lĩnh vực này có thể kể đến các dòng sản phẩm của Oppo “Hiểu bạn
hơn chính bạn”.

17


Hình 2.7: Cơng nghệ làm đẹp AI 2.0 trên smartphone của Oppo F7
Với 296 điểm nhận diện và tinh chỉnh, dùng F7 selfie cũng giống việc có một
chuyên gia làm đẹp ở ngay cạnh chúng ta. Kể cả khi selfie với ngƣời yêu hay nhóm
bạn, camera F7 cũng có thể xác định giới tính, các chàng trai sẽ trơng mạnh mẽ hơn
trong khi các cơ nàng lại nữ tính và cuốn hút.

 AI Scene
Nhận diện cảnh nền thông minh với AI Scene giúp xác định chính xác bố cục và
các vật thể trong hình, tự động tìm điểm cân bằng cho độ sáng, độ bão hòa, màu sắc
và tƣơng phản trong từng bức ảnh.

Hình 2.8: Nhận diện khung cảnh

18

Hỗ trợ rất nhiều kiểu ảnh nhƣ: Hồng hơn, Đồng cỏ, Trong nhà, Món ăn, Bầu
trời, Tuyết, Đêm, Chó, Chân dung, Trẻ em, Pháo hoa, Biển, Phong cảnh, Chữ viết,
Mèo, Ánh sáng sân khấu.
 Sticker động AR
Ngoài việc tối ƣu về phần mềm thì các hãng sản xuất điện thoại cũng khơng
qn cập nhật bổ sung nhiều tính năng mới trong đó có tính năng thực tế ảo tăng
cƣờng (Sticker AR). Đây là sự kết hợp giữa thế giới thật và ảo cho phép bạn tƣơng
tác với nội dung ảo ngay trong đời thật, có thể là chạm vào hay lồng ghép những
hình ảnh lên trên.
Nhờ sự tƣơng tác mà các hãng điện thoại đã tích hợp cơng nghệ này vào trong
camera để tạo nên những Sticker AR cực kì thú vị.
Các sticker (nhãn dán) này cho phép ngƣời dùng tạo ra đƣợc những biểu tƣợng
chat độc đáo của riêng mình, hoặc những bức ảnh có những hình ghép lạ mắt, vui
nhộn.

19


Hình 2.9: Ứng dụng thực tế ảo
Ngồi những ứng dụng nổi bật ở trên, ta cũng có thể kể đến một số ứng dụng
khác trên AI Camera:
 AI cho phép camera của máy có thể chụp ảnh xóa phơng xuất sắc mà khơng
cần camera kép.
 Giao tiếp bằng giọng nói với camera.
 AI Photography tự học hỏi thói quen chỉnh sửa ảnh, chụp chân dung của
ngƣời dùng để cải thiện camera
 AI Display ln mở khi bạn nhìn vào và tự động điều chỉnh nhiệt độ màu
theo môi trƣờng

 Sử dụng camera nhƣ một công cụ: nhận dạng chữ viết, đo lƣờng, AR, VR,
chọn lọc thông tin,…

20


CHƢƠNG 3: NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG HÌNH ẢNH
TRÊN SMARTPHONE
3.1 Ứng dụng chỉnh sửa ảnh trên smartphone
Chụp ảnh với các smartphone hiện nay đã trở thành một trào lƣu lớn mạnh.
Cùng với các cải tiến về chất lƣợng camera, ngƣời dùng ngày càng địi hỏi chất
lƣợng hình ảnh cao hơn để chia sẻ với bạn bè, nhƣ trên các mạng xã hội facebook,
instagram, các kênh du lịch hay đơn giản chỉ là các hình ảnh đại diện trên các trang
mạng xã hội.

Hình 3.1: Chỉnh sửa ảnh trước lúc chia sẻ trên mạng xã hội.

21