Background Subtraction Tách Nền Trong Video Giúp Mô Hình Dễ Phát Hiện Chuyển Động Như Thế Nào?

Background Subtraction là gì?

Background Subtraction là kỹ thuật tách phần nền tĩnh ra khỏi các đối tượng đang di chuyển trong video. Nền thường được hiểu là các vùng ít thay đổi theo thời gian, ví dụ: tường, sàn, cây đứng yên, bàn ghế…
Khi trừ nền, mô hình chỉ còn tập trung vào các điểm khác biệt xuất hiện giữa hai hoặc nhiều khung hình liên tiếp. Những điểm khác biệt này được xem như “chuyển động”. Trong nhiều bài toán ở Module 9 (Computer Vision), đây là bước tiền xử lý kinh điển giúp giảm độ phức tạp của dữ liệu trước khi đưa vào mô hình.

Tại sao tách nền lại giúp mô hình phát hiện chuyển động dễ hơn?

Lý do nằm ở hai yếu tố: giảm nhiễu và giảm khối lượng tính toán.

Giảm nhiễu thị giác
Nếu đưa cả khung hình vào phân tích, mô hình phải xử lý vô số thông tin không liên quan: họa tiết nền, ánh sáng, vật thể đứng yên… Khi tách nền, các vùng này được loại bỏ hoặc giảm bớt, chỉ giữ lại khu vực thay đổi.
Làm nổi bật phần chuyển động
Khi hai khung hình liên tiếp được so sánh, phần nào thay đổi sẽ được đánh dấu rõ ràng. Điều này giúp các thuật toán như contour detection hoặc optical flow hoạt động chính xác hơn.
Tăng tốc độ xử lý
Phần lớn thuật toán phát hiện/chấm điểm đều được tối ưu khi dữ liệu đầu vào đơn giản. Với nền được loại bỏ, mô hình chỉ tập trung vào vài phần nhỏ của ảnh.
Hỗ trợ tốt cho các mô hình nâng cao
Ngay cả khi dùng Deep Learning (CNN, mô hình segmentation hay detector như YOLO), việc làm sạch nền từ trước giúp mô hình hội tụ nhanh và dễ ổn định hơn trong môi trường ánh sáng thay đổi nhẹ.

Ví dụ thực tế

Một camera quan sát trong kho hàng được cài đặt để phát hiện người đi vào khu vực cấm.
Nếu dùng video gốc:

Có sự thay đổi ánh sáng theo buổi chiều
Bóng đổ dài gây nhiễu
Xe nâng hoặc đồ vật đứng im không liên quan vẫn xuất hiện trong khung hình

Khi áp dụng Background Subtraction:

Nền như tường, kệ, pallet đứng yên được loại khỏi vùng quan tâm
Bất kỳ chuyển động nào—dù nhỏ—cũng được làm nổi bật thành mask
Pipeline phía sau (đếm người, cảnh báo vi phạm, tracking) hoạt động rõ ràng hơn

Góc nhìn khi đưa vào dự án AI/ML

Trong một pipeline Computer Vision, Background Subtraction thường nằm ở tiền xử lý (preprocessing). Nhưng cách dùng phụ thuộc vào từng loại dự án:

Dự án surveillance: Tách nền trước giúp giảm khối lượng tính toán cho các thuật toán tracking như Kalman Filter hoặc SORT.
Dự án phân tích hành vi: Mask từ Background Subtraction có thể dùng để tạo vùng ROI (region of interest) rồi mới đưa vào mạng CNN/RNN.
Hệ thống real-time: Việc giảm bớt dữ liệu giúp tốc độ xử lý khung hình tăng đáng kể, đặc biệt khi chạy trên edge devices.

Đây cũng là phần liên quan đến kiến thức nền của ML và DL (Modules 5–9), nơi tối ưu hóa pipeline và xử lý tín hiệu đầu vào đóng vai trò quan trọng.

Liên hệ với kiến thức nền trong lộ trình AI

Những kỹ thuật như Background Subtraction kết nối với nhiều kiến thức trong các module học thuật:

Module 3 (phân tích dữ liệu): tư duy xử lý dữ liệu thô trước khi đưa vào pipeline
Module 7–8 (Deep Learning cơ bản): cách mạng học đặc trưng khi đầu vào sạch và ổn định
Module 9 (Computer Vision): nền tảng để xây dựng hệ thống theo dõi chuyển động, segmentation, detection
Module 12 (LLMs/GenAI – hướng CV nâng cao): các mô hình xử lý video hiện đại cũng sử dụng các mask chuyển động như đầu vào bổ trợ

Các khối kiến thức này đóng vai trò giúp hiểu cách dữ liệu ảnh biến đổi và cách mô hình tận dụng phần chuyển động hiệu quả hơn.

Lời khuyên định hướng học thuật

Bạn có thể thử tạo một video đơn giản trong phòng và áp dụng nhiều phương pháp trừ nền khác nhau (frame differencing, Gaussian Mixture Model…).
Tập quan sát mask chuyển động và xem mô hình nào cho vùng tách ổn định nhất.
Khi quen với kỹ thuật này, bạn có thể thử kết hợp với một detector đơn giản để hiểu rõ pipeline từ đầu đến cuối.

Hỏi đáp nhanh về Background Subtraction

Background Subtraction có phát hiện được vật đứng yên không?
Không, vì nó chỉ tìm vùng thay đổi theo thời gian.
Có cần Deep Learning để tách nền không?
Không, nhiều phương pháp cổ điển đã đủ cho các ứng dụng đơn giản.
Phương pháp này có chịu ảnh hưởng của ánh sáng thay đổi không?
Có, ánh sáng thay đổi mạnh có thể khiến nền bị nhận nhầm là chuyển động.
Có dùng được trong camera real-time không?
Có, vì tính toán khá nhẹ.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.

Q4. AIO cam kết gì?
Ans: AIO cam kết hỗ trợ bạn hết khả năng và đảm bảo kiến thức đủ để bạn tự tin đi làm AI – Data Science. Việc làm thì ad không dám hứa. AIO chỉ hứa một điều: kiến thức là thật và team sẽ đồng hành hết lòng.