Bài tập lớn Trí tuệ nhân tạo Ứng dụng Computer Vision tự động nhận diện lứa tuổi (trẻ con, trưởng thành, người già) của người đi trong thang máy để phát clip quảng cáo phù hợp. (Áp dụng cho doanh nghiệp PG

1 HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

-🙞🙞🙞🙞🙞 -

BÀI TẬP LỚN Môn: Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Chủ đề

Ứng dụng Computer Vision tự động nhận diện lứa tuổi (trẻ con, trưởng thành, người già) của người đi trong thang máy

để phát clip quảng cáo phù hợp

(Áp dụng cho doanh nghiệp P&G)

Nhóm thực hiện : 10

Hà Nội, ngày 10 tháng 04 năm 2022

Mục Lục

Mở đầu 4

Nội dung 4

I XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ 4

1, Giới thiệu về doanh nghiệp P&G 4

2, Các vấn đề tồn tại 5

3, Mong muốn của công ty 6

II LẬP KẾ HOẠCH 6

1, Lý do P&G nên áp dụng trí tuệ nhân tạo AI nhận diện khuôn mặt 6

2, Xác định dữ liệu cần thu thập 8

III THUẬT TOÁN SỬ DỤNG 10

1, Giới thiệu tổng quan về các thuật toán 10

2, CNN là gì? 11

IV MÃ LỆNH CHƯƠNG TRÌNH 15

1, Đăng nhập Google Colab 15

2, Mã lệnh chương trình 15

2.1 Bài toán 1: Chạy mô hình nhận diện lứa tuổi 15

2.2 Bài toán 2: Mở rộng bài toán 1 20

V ĐỀ XUẤT NÂNG CAO MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ 23

1, Nhận xét chung về bài toán 1 và 2 23

2, Tóm tắt các phần mở rộng mô hình 24

Kết luận 24

Tài liệu tham khảo 25

Mở đầu

Theo dòng chảy của cuộc cách mạng 4.0, trí tuệ nhân tạo ngày càng được phổ biến và ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, mặc dù được John McCarthy – nhà khoa học máy tính người Mỹ đề cập lần đầu tiên vào những năm 1950 nhưng đến ngày nay thuật ngữ trí tuệ nhân tạo mới thực sự được biết đến rộng rãi và được các “ông lớn” của làng công nghệ chạy đua phát triển

AI là công nghệ sử dụng đến kỹ thuật số có khả năng thực hiện những nhiệm vụ

mà bình thường phải cần tới trí thông minh của con người, được xem là phổ biến nhất Đặc trưng của công nghệ AI là năng lực “tự học” của máy tính, do đó có thể tự phán đoán, phân tích trước các dữ liệu mới mà không cần sự hỗ trợ của con người, đồng thời

có khả năng xử lý dữ liệu với số lượng rất lớn và tốc độ cao Các nhà khoa học xây dựng các thuật toán, lập trình bằng các công cụ phần mềm công nghệ thông tin, giúp các máy tính có thể tự động xử lý các hành vi thông minh như con người

Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh là thuật ngữ được quan tâm trong những năm gần đây, khi thị trường ngày càng cạnh tranh khốc liệt và sự lên ngôi của AI đã tạo ra những thay đổi mới trong lĩnh vực kinh doanh Có thể hiểu đơn giản là trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh là công việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các hoạt động kinh doanh Sử dụng trí tuệ nhân tạo là xu hướng tất yếu trong quá trình phát triển sản xuất, kinh doanh, vì giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng sản phẩm, tiết kiệm chi phí vận hành, chăm sóc khách hàng tốt hơn

Hiểu và nắm bắt được tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong cuộc cách mạng công nghệ 4.0 này, em đề xuất một công nghệ AI Computer Vision được rất nhiều doanh nghiệp sử dụng : “Nhận diện diện lứa tuổi (trẻ con, trưởng thành, người già) trong thang máy để phát clip quảng cáo phù hợp với độ tuổi, áp dụng cho doanh nghiệp P&G” Mục đích của dự án này là giúp cho doanh nghiệp có thể tối ưu hoá nhất việc marketing sản phẩm đến với khách hàng tiềm năng, tiết kiệm nguồn nhân lực và chi phí cho doanh nghiệp

Nội dung

1, Giới thiệu về doanh nghiệp P&G

P&G là viết tắt của từ Procter & Gamble là tập đoàn đa quốc gia chuyên về nhóm ngành hàng tiêu dùng đến từ Hoa Kỳ có trụ sở nằm tại trung tâm Cincinati – Bang Ohio Đây được coi là nhà sản xuất những sản phẩm, nhãn hiệu hàng tiêu dùng hàng đầu trên thế giới với số lượng đa dạng cùng với đó là doanh thu với con số vô cùng ấn tượng Chính bởi yếu tố trên mà hãng được coi là “ông lớn” của ngành hàng FMCG ( Fast Moving Consumer Goods - ngành hàng tiêu dùng nhanh) trên thế giới, hãng cùng được coi là tập đoàn nổi tiếng về sáng kiến kinh doanh cũng như quản trị thương hiệu, quảng cáo sản phẩm Nó chuyên về các sản phẩm chăm sóc và vệ sinh cả nhân; những sản

phẩm này được tổ chức thành nhiều phân khúc bao gồm Làm đẹp; Chăm sóc sức khỏe; Vải & Chăm sóc tại nhà; và chăm sóc em bé, phụ nữ và gia đình Trước khi bản Pringles cho Kellogg's, danh mục sản phẩm của nó cũng bao gồm thực phẩm, đồ ăn nhẹ và đồ uống

Với sự mở rộng cùng chiến lược thâm nhập thị trường đúng đắn thì hiện nay P&G đã có mặt tại hơn 70 quốc gia, cùng phân phối tại hơn 180 thị trường Doanh số bán hàng của hãng đang đạt ở mức cao nhất thị trường FMCG cùng lợi nhuận lên đến 10,5 tỷ với thị trường trọng điểm hiện nay tại Châu Á rộng lớn Hiện nay, các nơi được coi là trung tâm của sự sáng tạo P&G bao gồm thị trường Trung Quốc, Mỹ Latin và một

số nơi tại Châu Phi

(Ảnh: Các sản phẩm của P&G)

2, Các vấn đề tồn tại

a, Có nhiều đối thủ cạnh tranh

Sự cạnh tranh trong ngành của các đối thủ đối với P&G là rất lớn và khốc liệt Công ty phải đối mặt với rất nhiều đối thủ cạnh tranh như Johnson & Johnson, Unilever, Nestlé, Nivea, Colgate-Palmolive, Kraft Foods, Mars Incorporated, Reckitt Benckiser

và Henkel Đây hầu hết là những đối thủ lớn và có tiềm lực tài chính mạnh Ngoài ra người tiêu dùng dễ dàng chuyển đổi sử dụng các sản phẩm từ hãng này sang hãng khác Chính vì vậy, áp lực cạnh tranh đến từ các đối thủ trong ngành là rất lớn và P&G cần coi yếu tố đối thủ cạnh tranh là yếu tố quan tâm hàng đầu

b, Quyền thương lượng từ khách hàng

Chi phí chuyển đổi giữa các sản phẩm của P&G và các sản phẩm của công ty

triển mạnh mẽ, người tiêu dùng có thể tiếp cận và so sánh những thông tin chính xác về sản phẩm, từ đó giúp họ dễ dàng quyết định khi lựa chọn mua các sản phẩm P&G hay các nhãn hàng khác

Ví dụ: Người mua có thể so sánh các sản phẩm từ thành phần, bao bì mẫu mã, giá cả một cách dễ dàng và trực quan nhất trên thông tin trực tuyến

Ngoài ra việc mua hàng đơn lẻ của một người tiêu dùng cá nhân không ảnh hưởng đến lợi nhuận của P&G Tuy nhiên chi phí chuyển đổi thấp và khả năng tiếp cận thông tin cao vượt trội là những yếu tố ảnh hưởng mạnh mạnh đến hoạt động kinh doanh hàng tiêu dùng của P&G

c, Sự đe dọa đến từ các sản phẩm thay thế

Chi phí chuyển đổi thấp cũng giúp người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận gần hơn đến với các sản phẩm thay thế của P&G Yếu tố bên ngoài này tác động mạnh mẽ đến công

ty cũng như môi trường ngành hàng tiêu dùng

d, Mối đe dọa từ những doanh nghiệp mới tham gia

Chi phí chuyển đổi thấp sẽ cho phép những doanh nghiệp mới tham gia gây một

áp lực mạnh mẽ chống lại P&G Điển hình là các doanh nghiệp nội địa cũng đang tấn công, cạnh tranh thị trường với các doanh nghiệp ngoại

Ví dụ: Người tiêu dùng có thể dễ dàng quyết định dùng thử các sản phẩm mới của những hãng mới

Tuy nhiên, để có thể xây dựng thương hiệu mạnh như P&G thì sẽ cần một nguồn vốn vô vùng lớn và không phải doanh nghiệp mới nào cũng có thể làm được Hơn nữa P&G tận dụng lợi thế của quy mô kinh tế cao, hỗ trợ giá cả cạnh tranh và hiệu quả tổ chức cao mà các công ty mới thường thiếu Kết quả là, công ty vẫn mạnh dù có những người mới gia nhập; nhưng cũng cần cảnh giác trước sự phát triển không ngừng của doanh nghiệp nội

3, Mong muốn của công ty

P&G mong muốn sẽ cung cấp các sản phẩm và dịch vụ có thương hiệu với chất lượng và giá trị vượt trội để cải thiện cuộc sống của người tiêu dùng thế giới, hiện tại

và cho các thế hệ tiếp theo Bên cạnh đó, công ty cũng muốn nhiều người tiêu dùng biết đến sản phẩm của mình hơn với một chất lượng tốt nhất và sự khác biệt mà không một doanh nghiệp nào khác có.Từ đây, công ty muốn tiếp tục giữ vị trí đặc biệt trong thị trường hàng hóa hiện nay để khẳng định cho đối thủ cạnh tranh biết bản thân P&G không phải là một doanh nghiệp dễ đánh bại

marketing thì quảng cáo sản phẩm ở những nơi dễ thấy, dễ gặp là điều bắt buộc đối với doanh nghiệp P&G

Với sự phát triển của công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo không còn quá xa lạ với các thế hệ bây giờ với nền kinh tế lớn mạnh, đời sống tinh thần vật chất của con người được nâng cao Đặc biệt, con người có xu hướng chuyển ra những thành phố lớn để có thể hưởng thụ nhiều tiện ích của cuộc sống, trong đó không thể kể đến các chung cư, trung tâm thương mại hay văn phòng ở những toà nhà cao tầng, Ở đó luôn có nhiều tiện ích của 1 khu dân cư thu nhỏ giữa một thành phố lớn Và dĩ nhiên ở những toà nhà đó không thể không có thang máy hoặc thang cuống - giúp cho con người có thể dễ dàng di chuyển

và tiết kiệm thời gian Có thể thấy doanh nghiệp có thể tận dụng AI để có thể nhận diện hình ảnh của con người (từ độ tuổi của em bé cho đến người già) và chiếu những quảng cáo phù hợp khi họ đang ở trong thang máy - một không gian hẹp rất dễ để nhận diện hình ảnh Từ đó, doanh nghiệp P&G sẽ có chiến lược quảng cáo phù hợp, đúng thời điểm với từng độ tuổi để có thể đánh vào đúng nhu cầu của người đó

Có thể thấy trong tình hình phức tạp của dịch bệnh, việc cắt giảm chi phí là cần thiết, nhưng việc quảng cáo marketing vẫn phải đạt hiệu quả tối ưu để có thể duy trì doanh thu của doanh nghiệp Vì vậy, chúng tôi đề xuất cho P&G chiến lược quảng cáo kết hợp với AI nhận diện khuôn mặt (trẻ em, người trưởng thành, người cao tuổi) để có thể phát quảng cáo phù hợp trong không gian cụ thể là thang máy Kế hoạch cụ thể này

có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí nhưng vẫn có hiệu quả cao khi mà đã xác nhận được đúng đối tượng nhận thông tin từ nhãn hàng

Đối với trẻ em (độ tuổi từ 2 tuổi đến 15 tuổi):

P&G có thể phát những video quảng cáo ngắn về các sản phẩm chăm sóc răng miệng như bàn chải Oral-B, kem đánh răng Cest; sản phẩm xà bông như Safeguard…

Vì đối với trẻ nhỏ thì đây là những sản phẩm phải sử dụng hàng ngày để vệ sinh cá nhân, vì vậy khi P&G phát những clip quảng cáo vui nhộn nhưng có thông điệp hay vừa thu hút trẻ em bởi sự thân thiện vừa hướng tới việc giáo dục trẻ em nên xây dựng thói quen tự chăm sóc răng miệng, tay chân sạch sẽ là cần thiết Bên cạnh đó, P&G có sản phẩm chăm sóc trẻ em là bỉm Pamper, sẽ

Đối với người trưởng thành và người cao tuổi:

Ở độ tuổi trưởng thành, phụ nữ sẽ có nhiều nhu cầu về những sản phẩm chăm sóc, tiêu dùng gia đình như xà phòng, dầu gội, băng vệ sinh, nước giặt, nước rửa chén, Nhìn nhận, đánh giá được nhu cầu của chị em phụ nữ ở độ tuổi trưởng thành này, từ nguồn dữ liệu sẵn có và khi công nghệ AI đã nhận dạng được đối tượng là người trưởng thành thì doanh nghiệp sẽ phát những clip quảng cáo về các sản phẩm:

- Sản phẩm nước giặt: Ariel, Downy, Tide

- Sản phẩm về dầu gội, sữa tắm: Head & Shoulders, Pantene, Rejoice

- Sản phẩm chăm sóc da như Olay, Gillette

Bên cạnh đó, đối với người cao tuổi, họ thường ưu tiên những sản phẩm đồ dùng gia đình chăm sóc sức khỏe, quan tâm đến chất lượng, thành phần có an toàn, đảm bảo Sản phẩm chăm sóc nhà cửa là máy khử mùi Ambi Pur rất cần thiết đối với người cao tuổi, họ sẽ thích không khí trong nhà lúc nào cũng phải sạch sẽ, trong lành Từ việc nhận diện khuôn mặt, doanh nghiệp có thể phát quảng cáo của Ambi pur khi AI đã nhận biết được đang có người cao tuổi trong thang máy

2, Xác định dữ liệu cần thu thập

+ Số lượng người trong thang máy

+ Tập hình ảnh để nhận dạng trẻ con: nhóm đã tìm kiếm, thu thập các hình ảnh

về trẻ em ở nhiều độ tuổi từ lúc còn là bé sơ sinh cho đến độ tuổi hết lớp 5 để AI có thể

có nguồn dữ liệu nhiều nhất và nhận diện đúng được khoảng tuổi chính xác của đối

tượng là trẻ con:

Tập hình ảnh để nhận dạng người trưởng thành: người trưởng thành thường là

những người trong độ tuổi từ 17 đến 55, họ đã phát triển về mặt tâm sinh lý, và có nhận thức đầy đủ Các hình ảnh về người lớn sẽ gồm các tập dữ liệu hình ảnh khác nhau về

giới tính nam, nữ; biểu cảm, tâm trạng vui, buồn, giận dữ, thể hiện ra trên khuôn mặt:

Tập hình ảnh để nhận dạng người cao tuổi: dựa trên quy định của luật Việt Nam,

người lớn tuổi thường sẽ là người từ 60 tuổi trở lên, cho nên nhóm đã thu thập các hình ảnh về người lớn tuổi có các đặc điểm bên ngoài như sau: tóc bạc, da nhăn, đi đứng chậm chạp,

Thu thập dữ liệu bao gồm:

Số lượng và hình ảnh người được cung cấp từ phần mềm theo dõi

Data hình ảnh mẫu về 3 nhóm người cụ thể nhóm đã phân loại ở trên, được lấy

từ mạng xã hội hay nền tảng internet

Hình ảnh trích xuất từ camera trong thang máy của chung cư, toà nhà văn phòng cao tầng

Số lượng từng tệp dữ liệu ảnh

Gồm 3 tệp: train, test, validation

Tệp train: mỗi tệp nhỏ “treem”, “truongthanh”, “nguoigia” gồm 120 ảnh Tổng cộng tệp train có 358 ảnh có thể nhận diện được

Tệp validation: mỗi tệp nhỏ “treem”, “truongthanh”, “nguoigia” chỉ chứa 50 bức ảnh Vậy tổng cộng tệp validation chứa 148 ảnh có thể nhận diện được

Tệp test gồm 60 bức ảnh nổi bật nhất

Cách tổ chức lưu trữ dữ liệu trên máy tính

Đăng nhập vào google drive -> “drive của tôi” -> “thư mục mới” và đặt tên là

AI Tạo thêm một thư mục mới nữa với tên là “Data”

Lên trình duyệt google và tìm kiếm ảnh về 3 lứa tuổi đã chọn trong bài: trẻ con, trưởng thành, người già

Bước 1 là tìm đủ 120 ảnh định dạng jpg về trẻ con xong lưu về máy

Bước 2 là bấm giữ phím ctrl và nhấn vào các bức ảnh để cùng lúc có thể chọn được nhiều bức ảnh tải lên vào tệp train

Bước 3 là bấm ctrl + C để sao chép toàn bộ 120 bức ảnh vào một folder mới đặt tên là train, bấm ctrl + V để chuyển toàn bộ ảnh vào tệp train

Tương tự với tệp test và validation

III THUẬT TOÁN SỬ DỤNG

1, Giới thiệu tổng quan về các thuật toán

Các thuật toán:

1.1 Học có giám sát

Supervised learning (học có giám sát) là thuật toán dự đoán đầu ra (outcome) của

một dữ liệu mới (new input) dựa trên các cặp (input, outcome) đã biết từ trước Cặp dữ liệu này còn được gọi là (data, label), tức (dữ liệu, nhãn) Supervised learning là nhóm

phổ biến nhất trong các thuật toán Machine Learning

Trong đề tài này, phần mềm sẽ sử dụng những dữ liệu đã được gán nhãn (hình ảnh về trẻ con, người trưởng thành, người già) dạy cho AI cách nhận biết được lứa tuổi

để phát clip quảng cáo trong thang máy cho phù hợp

1.2 Học sâu (deep learning):

Đây là một chức năng của trí tuệ nhân tạo (AI), bắt chước hoạt động của bộ não con người trong việc xử lí dữ liệu và tạo ra các mẫu để sử dụng cho việc ra quyết định Học sâu là tập con của học máy trong AI, có các mạng lưới có khả năng "học" mà không

bị giám sát từ dữ liệu không có cấu trúc hoặc không được gắn nhãn

Thuật toán học sâu giúp AI nhận diện, phân tích lứa tuổi một cách nhanh hơn, chính xác hơn

1.3 Thị giác máy tính:

Thị giác máy tính là một hình thức công nghệ dùng để mô tả khả năng của bộ máy có thể thu nhận và phân tích các dữ liệu trực quan và sau đó sẽ tiến hành đưa ra các quyết định về nó Nói cho dễ hiểu đây là một công nghệ thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, thiết lập cho máy có tầm nhìn và xử lý nhận dạng như con người

Trong đề tài này, thông qua những hình ảnh được cung cấp từ trước, khi có người bước vào thang máy, qua camera hình ảnh của người đó sẽ được gửi đến hệ thống, AI lập tức phân tích đặc điểm bên ngoài của người đó tương đương với hình ảnh nào đã được cung cấp để từ đó hệ thống sẽ tự động phát clip quảng cáo trên màn hình của thang máy phù hợp với lứa tuổi của người đó

2, CNN là gì?

Giới Thiệu về CNN

Convolutional Neural Networks (CNN) là một trong những mô hình deep learning phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhiều nhất trong cộng đồng Computer Vision CNN được dùng trong trong nhiều bài toán như nhân dạng ảnh, phân tích video, ảnh MRI, hoặc cho bài các bài của lĩnh vự xử lý ngôn ngữ tự nhiên,và hầu hết đều giải quyết tốt các bài toán này

Đặc trưng của CNN

CNN so sánh hình ảnh theo từng mảnh, mỗi mảnh đó được gọi là feature (đặc trưng) Mỗi feature được coi như là một hình ảnh mini, tức chúng là những mảng hai chiều nhỏ Các feature sẽ được khớp với các khía cạnh chung của bức ảnh nghĩa là feature này sẽ tương ứng với khía cạnh nào đó của bức ảnh và chúng sẽ được khớp lại với nhau Khi xem một hình ảnh mới, vì CNN sẽ không biết nó ở vị trí nào và các feature khớp với nhau ở đâu nên nó thử chúng ở tất cả các vị trí khác nhau Trong quá trình đó chúng tạo thành một bộ lọc, gọi là filter Và để thực hiện điều này, chúng ta sử dụng phép toán tích chập Phép tích chập là phép nhân giữa mỗi điểm ảnh trong feature với giá trị của điểm ảnh tương ứng trong hình ảnh đó

Về kỹ thuật, mô hình CNN để training và kiểm tra Mỗi hình ảnh đầu vào sẽ được chuyển qua 1 loạt các lớp tích chập với các bộ lọc (Kernels/Filters) để phát hiện các đặc trưng có tính không gian hiệu quả; sử dụng các hàm kích hoạt phi tuyến để giới hạn phạm vi biên độ cho phép của giá trị đầu ra; sau đó đến lớp Pooling Layer để làm

đối tượng cần được dự đoán (Fully Connected Layer) Hình dưới đây là toàn bộ luồng CNN để xử lý hình ảnh đầu vào và phân loại các đối tượng dựa trên giá trị

2.1 Kiến trúc cơ bản của mạng CNN :

CNN bao gồm tập hợp các lớp cơ bản bao gồm: convolution layer + nonlinear layer, pooling layer, fully connected layer Các lớp này liên kết với nhau theo một thứ

tự nhất định Thông thường, một ảnh sẽ được lan truyền qua tầng convolution layer + nonlinear layer đầu tiên, sau đó các giá trị tính toán được sẽ lan truyền qua pooling layer, bộ ba convolution layer + nonlinear layer + pooling layer có thể được lặp lại nhiều lần trong network Và sau đó được lan truyền qua tầng fully connected layer và softmax

để tính sác xuất ảnh đó chứa vật thế gì

2.1.1 Lớp tích chập Convolution Layer

Convolution layer là lớp quan trọng nhất và cũng là lớp đầu tiên của của mô hình CNN Lớp này có chức năng chính là phát hiện các đặc trưng có tính không gian hiệu quả Trong tầng này có 4 đối tượng chính là: ma trận đầu vào, bộ filters, và receptive field, feature map Conv layer nhận đầu vào là một ma trận 3 chiều và một bộ filters cần phải học Bộ filters này sẽ trượt qua từng vị trí trên bức ảnh để tính tích chập (convolution) giữa bộ filter và phần tương ứng trên bức ảnh Phần tưng ứng này trên bức ảnh gọi là receptive field, tức là vùng mà một neuron có thể nhìn thấy để đưa ra quyết định, và mà trận cho ra bới quá trình này được gọi là feature map Để hình dung, các bạn có thể tưởng tượng, bộ filters giống như các tháp canh trong nhà tù quét lần lượt qua không gian xung quanh để tìm kiếm tên tù nhân bỏ trốn Khi phát hiện tên tù nhân bỏ trốn, thì chuông báo động sẽ reo lên, giống như các bộ filters tìm kiếm được đặc trưng nhất định thì tích chập đó sẽ cho giá trị lớn

Tầng convolution như là feature detector

Tầng convolution có chức năng chính là phát hiện đặc trưng cụ thể của bức ảnh Những đặc trưng này bao gồm đặc trưng cơ bản là góc,cạnh, màu sắc, hoặc đặc trưng phức tạp hơn như texture của ảnh Vì bộ filter quét qua toàn bộ bức ảnh, nên những đặc trưng này có thể nằm ở vị trí bất kì trong bức ảnh, cho dù ảnh bị xoáy trái/phải thì những đặc trưng này vẫn bị phát hiện

Ở minh họa dưới, các bạn có một filter 5x5 dùng để phát hiện góc/cạnh với, filter này chỉ có giá trị một tại các điểm tương ứng một góc cong