Visió per Computador - 20391
juny 2002

  1. En el model de formació d'una imatge,
     L'equació de la projecció perspectiva diu que com més gran és la focal f de la lent, més gran és l'objecte a la imatge
     L'equació de la projecció ortogràfica assumeix que els raigs de llum que arriben a la imatge mai venen paral·lels a l'eix òptic
     La llei de la distància diu que la irradiància d'una superfície és directament proporcional al quadrat de la distància entre la superfície i la font de llum
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  2. Els detectors de contorns
     Els contorns d'una imatge són aquells punts on la segona derivada és zero en la direcció perpendicular al gradient
     El detector de contorns de Canny és una implementació de la definició correcta de contorn
     El Laplacià d'una imatge sempre dóna valors bianris
       Totes les anteriors
       No contesto...
 
  3. Espai escala:
     En l'espai escala, podem assumir la continuïtat dels creuaments per zero del Laplacià respecte a l'escala
     Les taques són les regions de la imatge associades a un màxim
     Per detectar cantonades necessito terceres derivades de la imatge
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  4. Visió Binocular,
     Si assumim que l'angle entre dues càmeres d'un sistema binocular és zero, llavors com més gran és la disparitat, més lluny està el punt
     Si assumim que l'angle entre dues càmeres d'un sistema binocular és zero, llavors com més gran és la disparitat, més proper està el punt a l'observador
     La línia epipolar d'un punt x de la imatge A és la projecció sobre la imatge de la càmara B de la línia que uneix el centre de projecció de la càmara A amb la projecció de x sobre B
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  5. Moviment:
     El flux òptic és la projecció del camp de moviment sobre la imatge
     Sempre que hi ha camp de moviment hi ha flux òptic
     Quan imposem la condició de suavitat del flux òptic, ho fem sabent que aquesta condició, de fet, només es compleix realment als contorns dels objectes que es mouen
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  6. Enfocament:
     Donat un sistema òptic qualsevol, si obrim l'iris (incrementem l'apertura), pot ser que la profunditat d'enfocament augmenti
     El criteri de Tenegrad fa mesures locals de la variança de la imatge
     El criteri del contrast local es basa en fer un histograma dels canvis de valor dels pixels de la imatge quan canviem els paràmetres d'enfocament
       Totes les anteriors
       No contesto...
 
  7. Textures:
     Dues textures preatentivament discriminables tenen sempre els estadístics de segon ordre diferents
     L'algorisme de Malik i Perona utilitza les primeres derivades de la Gaussiana per a definir que són dues textures preatentivament discriminables
     L'escorç d'una textura a la imatge es deu exclusivament a l'equació de la projecció perspectiva
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  8. Reconeixement d'objectes,
     El reconeixement per alineació s'ha d'aplicar amb cura perquè pot patir una explosió combinatòria de comparacions a realitzar
     L'anàlisi de components principals (PCA) ens permet reduir la dimensió de les imatges a partir de calcular els vectors i valors propis de la seva matriu de correlació
     El reconeixement per alineació requereix el model de projecció perspectiva
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  9. Processos Oculars Bàsics,
     El seguiment suau (smooth pursuit) intenta minimitzar el flux òptic global de la imatge
     Les sacades es basen en el càlcul del flux òptic
     El concepte de filtre cepstral és útil per a determinar quins objectes de la imatge estan en l'horòpter
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  10. Visió i comportament:
     La fixació és la propietat segons la qual el sistema visual sempre té en el centre dels dos ulls el mateix punt del món
     Aixecar un objecte és un procés que requereix un processament visual menys complex que agafar un objecte
     En un sistema en fixació, quan mirem un objecte a 2 metres, la disparitat estéreo és zero
       a) i c)
       No contesto...
 
  11. Càmares:
     El trigger és el nom que es fa servir per indicar durant quant temps un CCD està 'llegint' fotons de l'escena
     Una càmara progresssiva és una càmara que pot començar a capturar una imatge exactament en el mateix moment que donem un senyal de sincronisme extern
     Les càmares CMOS tenen un rang dinàmic més gran que les CCD
       a) i c)
       No contesto...
 
  12. Il·luminació:
     L'il·luminació difusa posterior va bé per mesurar (metrologia) perfils d'objectes
     Els 'ringlights' tenen sempre una font de llum fluorescent
     La llum de fluorescent és 'més blanca' que l'halògena
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  13. Càlcul de la profunditat:
     Si volem calcular la distància d'un objecte a partir de conèixer la seva mida, la precisió amb que podem donar la distància augmenta si la mida de l'objecte es fa més gran
     La component de paralx està relacionada amb els moviments de l'observador en la direcció de la visual
     La component de looming està relacionada amb els moviments de l'observador en la direcció perpendicular a la visual
       b) i c)
       No contesto...
 
  14. Organització Perceptual:
     La regla d'agrupament per continuació diu que els elements que estan propers tendeixen a ser agrupats
     Com a regla general, en una imatge natural, i donada una característica A, només considerarem les relacions que es poden definir amb aquelles altres característiques que estan dins d'un radi igual a 2 o 3 vegades la mida de A
     El principi de no-accidentalitat diu que les relacions entre característiques interessants són les que tenen una probabilitat alta de ser generades pel punt de vista
       Cap de les anteriors
       No contesto...
 
  15. sistemes biomètrics:
     Els 'minutae' són les característiques de l'iris que fan possible el reconeixement d'una persona
     Per reconèixer una persona amb l'iris processem la imatge de l'iris amb un banc de filtres que es diuen 'filtres de Gabor'
     Els sistemes de reconeixement facial tenen normalment un nivell de FAR més baix que els basats en l'iris
       b) i c)
       No contesto...
 
  16. Per a saber si el nostre model de pell s'adapta bé a les mostres que li hem donat
     Mostrem el conjunt de mostres a la imatge d'aprenentatge
     Fem un gmmplot del conjunt de mostres i de les gaussianes que ens ha trobat l'algorisme EM
     Calculem la probabilitat de que cada punt del model pertanyi a la mostra
       Visualitzem la imatge del model
       No contesto...
 
  17. Per a visualitzar una imatge a diferents escales
     Calculem la derivada n-èssima de la imatge a l'espai de Fourier i l'antitransformem
     Fem el producte tensiorial de la imatge amb un nucli gaussià
     Convolucionem la imatge amb la derivada n-èssima d'una gaussiana 2D multiplicant-la punt a punt a l'espai de Fourier
       Calculem la derivada n-èssima de la gaussiana a l'espai de Fourier, l'antitransformem i la convolucionem amb la imatge
       No contesto...
 
  18. Al model de fons trobat amb l'algorisme W4, la imatge D és:
     La diferència d'intensitats entre dos frames consecutius
     Una forma de retallar l'interval d'intensitats creat per les imatges màxim i mínim
     La diferència d'intensitats màxima entre dos frames consecutius en valor absolut
       El valor absolut de la diferència d'intensitats entre dos frames consecutius
       No contesto...
 
  19. A la pràctica de reconeixement de cares, preprocessàvem les imatges de les cares
     Marcant els extrems dels ulls i normalitzant
     Marcant un conjunt de mostres de la cara i passant-lo a l'espai HSV
     Fent la mitja de les imatges del conjunt d'entrenament
       Marcant un conjunt de mostres de la cara i passant-lo a l'espai RG
       No contesto...
 
  20. Per a reconèixer una nova cara que ens arribi
     L'hem de normalitzar i calcular la seva diferència amb la imatge mitja del conjunt d'entrenament
     L'hem de normalitzar i calcular la diferència amb la retroprojecció de les imatges de les classes d'entrenament
     Utilitzem el PCA per a calcular-ne les eigenfaces
       La projectem a l'espai de cares i avaluem la classe a menor distància euclídia
       No contesto...
 

Check...