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TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESEPrueba Vision de computadoras

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Título del test:
Prueba Vision de computadoras

Descripción:
Conocimientos

Autor:
AVATAR

Fecha de Creación:
01/02/2020

Categoría:
Informática

Número preguntas: 58
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Temario:
3. ¿Qué es lo que asume el modelo de forma geométrica? a) Este modelo asume que los objetos son de una sola pieza, estos objetos están representados por una matriz de numero o símbolos. b) Procedimiento para obtener un descriptor de una región mediante un grafo c) El objeto está representado por un punto, es decir, por un centroide o por un conjunto de puntos.
4. ¿Qué es el seguimiento de objetos? a) Es el proceso de estimar en el tiempo la ubicación de uno o más objetos móviles mediante el uso de una cámara. b) El objeto está representado por un punto, es decir, por un centroide o por un conjunto de puntos c) La dirección, la intensidad y el color de la luz de ambiente influyen en el aspecto del objeto de interés.
5. Que nos devuelve la función CAMShift a) Los parámetros (θ, w y l). b) Los frame a dibujar c) Las distancian de los puntos .
6. Cuáles son las dificultades del seguimiento de objetos a) cambio de posición, ruido, oclusiones, iluminación. b) Cámara, sensores, ruido, video c) oclusiones, iluminación, ruido, video.
7. como están representados los objetos en la forma geométrica a) objetos están representados por una matriz . b) los objetos están representados por símbolo c) los objetos están representados por un espacio n-dimensional .
8. en la etapa de inicialización que realiza el algoritmo a) un preprocesamiento en la imagen tomada. b) determina la zona de búsqueda inicial del objeto c) el usuario selecciona de forma manual de la región de interés .
9. Dentro de las formas articuladas las relaciones antropométricas permiten: a) El reconocimiento articular como del rostro caracterizándose por la distancia entre ambos ojos, el tamaño de boca. b) El reconocimiento del perfil de una persona capturando en un rectángulo c) El reconocimiento de patrones en una imagen .
10. Los modelos de seguimiento para las formas articulas se representan por restricciones como: a) Proximidad – mínima velocidad – Aceleración constante – Movimiento común b) Proximidad – Máxima velocidad – Aceleración nula – Movimiento común-Lejanía –.
11. ¿En qué se emplea la extracción de características en el reconocimiento de rostros? a) La extracción de características se emplea para obtener la información que resulta relevante de un rostro para realizar la comparación. b) La extracción de características se emplea para comparar los puntos característicos de un rostro c) La extracción de características se emplea para describir la información contenida en una región.
12. Seleccione la descripción acertada sobre eigenfaces a) Es un método de los más populares el cual obtiene un conjunto de vectores propios de características sin pérdida de información. b) Es un método que permite identificar el área del rostro para realizar la comparación c) Es un método poco usado debido al uso de vectores perdiendo así agilidad en realizar la comparación de rostros.
13. subraye la respuesta correcta el seguimiento de objetos en sistemas con cámaras en movimiento se lo conoce como a) El seguimiento de objetos o tracking se refiere a la realización de una serie de mediciones o estimaciones para determinar la trayectoria, ubicación y características de objetos de interés a través de un sensor. b) Se lo reconoce como una serie y mediciones para el reconocimiento de la ubicación, rostros y el movimiento de las manos en diferentes ángulos de la trayectoria. c) El seguimiento de objetos en sistemas con cámaras en movimiento se lo conoce se refiere a encontrar a la persona u objetos que se encuentra en movimiento mediantes .
14. subraya le repuesta correcta a que se conoce como silueta y contorno a) La silueta es la representación de una imagen en movimiento y mientras el contorno es lo que tiene en una imagen y se muestra como una representación fiel a la realidad b) La silueta es la representación de una forma mediante un solo color. Se utilizan siluetas para destacar lo esencial de una forma y mientras el contorno es la línea que bordea el perfil de una figura. c) La silueta es la forma que posee una imagen cuando está en seguimiento o en movimiento mediante cámaras y el contorno es el entorno de la imagen que le rodea.
15. Escriba verdadero o falso: El tracking de objetos utiliza transformaciones de imágenes y algoritmos con el fin de resaltar o extraer un objeto de nuestra imagen. verdadero falso.
16. releciones segun a sus conceptos Tracking MultiObjeto Tracking sobre un objeto.
17. ESCOJA DOS OPCIONES CORRECTAS A la hora de realizar el tracking pueden aparecer diversos problemas como: a) Los cuerpos se vuelven rígidos b) Aparición de sombras o cambios de brillo de la luz. c) Las imágenes tienen un alto nivel de ruido d) Proceso de la información en tiempo real.
18. ¿A partir del tracker que se puede localizar? a) Detectar el objeto y establecer una correspondencia. b) Localizar el objeto en otra imagen c) Identificar la región obtenida de frames anteriores d) Localizar la trayectoria de un objeto a lo largo de un período de tiempo.
19. La siguiente línea de código permite: bw = activecontour(I,mask,300); a) Mostrar la imagen original y muestra las 300 iteraciones b) Segmenta la imagen usando el método predeterminado y las 300 iteraciones. c) Visualiza el contorno inicial en la imagen original d) Especifica el contorno inicial y las 300 iteraciones de forma interactiva .
20. El seguimiento de siluetas se lo realiza mediante la búsqueda de: a) Coincidencia de formas y evolución del contorno. b) Coincidencia de formas y seguimiento de formas c) Evolución del contorno y segmentación d) Segmentación y siluetas.
21. En que se basa el modelo de apariencia activo. a. Detección de Objetos en Movimiento. b. Generación de información c. Puntos de referencia d. Representación de contorno de puntos.
22. En que consiste la detección de objetos en movimiento. a. En separar regiones que corresponden con objetos en movimiento del resto de la imagen. b. Seguimiento de regiones que corresponden con los objetos en movimiento c. Detección de movimiento en tiempo real d. Reconstrucción de Caras .
23. Como se calcula una estimación de la estructura corporal durante el movimiento a) La posición espacial dentro de la masa del cuerpo. b) La posición espectral dentro de la masa del cuerpo c) La posición focal dentro de la masa del cuerpo d) La posición geofísica dentro de la masa del cuerpo.
24. Como se construye una representación simplificada del cuerpo humano a) Parámetros geoespaciales b) Parámetros locales c) Parámetros intrínsecos. d) Parámetros intransigentes.
25. Enumere las metodologías de esqueletonización 1. Adelgazamiento 2. Transformada de la distancia (TD) 3. Métodos Geométricos Todas.
26. ¿Qué es lo que realiza la esqueletonización? Procedimiento para obtener un descriptor de una región mediante un grafo. Procedimiento para obtener una figura del esqueleto humano Procedimiento para obtener un descriptor de un grafo mediante una región.
27.- La información que representa la estructura del cuerpo humano durante la marcha es una secuencia de estados X_(k ):K=1,2…,n ) y el cambio de estados está gobernado por una ecuación dinámica.¿ Cuál de las siguientes ecuaciones es la correcta? X_t=f_t (X_t X_t…X_n W_t) X_t=f_t (X_(t-1) X_(t-2)…X_n W_t). X_t=f_t (X_(t-1)…X_n W_t) X_t=(X_(t-1) X_(t-2)…X_n M_t).
28. ¿Qué imponen el Modelo de seguimiento ? a) Imponen restricciones al movimiento . b) Imponen resolución al movimiento c) Imponen valor al movimiento d) Imponen condiciones al movimiento .
29. Que nos permite realizar el siguiente algoritmo a) Cálculo de gradiente. b) Convertir los ceros del mapa del esqueleto c) Convertir la matriz en Vector d) Ordenar el vector.
30. Que permite realizar el Adelgazamiento a) Define para cada punto interior de un objeto y especifica la mínima distancia al punto más cercano del contorno del objeto b) Consiste en eliminar puntos de la imagen desde los límites del objeto y continuar hacia el interior. c) Permite el cálculo de la línea central, debido a la exactitud que se requiere en aplicaciones de procesamiento de imágenes médicas.
31. La desventaja de los métodos basados en apariencia es: a. Se basan en técnicas de análisis estadístico y en aprendizaje automático para encontrar las características relevantes b. Demuestran resultados empíricos y robustos c. Detectan rostros sin importar su pose y orientación d. Tiene una etapa de entrenamiento que necesita de ejemplos positivos y negativos para luego obtener resultados.
32. escoja si es verdadero o falso. En los modelos de apariencia activo las variaciones de forma y de textura son capturadas a partir de un conjunto representativo de entrenamiento. verdadero falso.
33. En la búsqueda multiescala se obtiene: A. Una pirámide de imágenes con diferentes resoluciones. B. Una pirámide de imágenes con iguales resoluciones C. Una pirámide de imágenes con ruido D. Una pirámide de imágenes con posible efecto de sombras no uniformes.
34. En la agrupación de candidatos y post-procesamiento tenemos un conjunto de posibles regiones del rostro. Muchas de ellas pueden estar: A. Asociadas entre sí, y alguna de ellas pueden ser falsas detecciones B. Asociadas a un mismo rostro, y alguna de ellas pueden ser falsas detecciones C. No asociadas a un mismo rostro, no presentan falsas detecciones D. Asociadas a un mismo rostro.
35. Para tomar una decisión en el algoritmo de detección de rostros, ¿a qué propiedad consulta el algoritmo para realizar la elección entre rostro/no rostro? a) A función de las imágenes b) Al procesado de imágenes c) Base de datos de referencia.
36. Los algoritmos basados en apariencias se basan en los mismos descriptores que utilizan las personas, explícitamente los componentes: a. rostro: los rasgos faciales (nariz, boca, ojos). b. las propiedades y relaciones entre estos (áreas, distancias, ángulos).
37. Escoja la característica correcta acerca del tema Detección por puntos: a). - Los puntos de interés deben ser repetitivos para que el algoritmo de seguimiento y detecte dichos puntos en el máximo número de imágenes consecutivas. b). -Estos puntos pueden ser, por ejemplo, esquinas y bordes de objetos de una imagen c). - Para describir un píxel y al gran número de píxeles que hay en una imagen, es necesario utilizar un conjunto de puntos acotado para realizar el seguimiento.
38. Escoja dos principales detectores utilizados para la localización de puntos de interés. a). – Harris. b). – Shi-Tomasi. c). – Nelder-Mead.
. ¿Qué es la Proximidad? a) localización de un punto de interés para tener cambios espaciales mínimos. b) los puntos constantes que tiene una imagen en el espacio de colores el color dominante que tiene una imagen con respecto a los puntos articulados d) corresponde a una observación del movimiento en el tiempo de la imagen.
la siguiente ecuación que representa X_k :K=1,2…,n ) a) la dirección y la velocidad del objeto es constante, con lo cual la aceleración b) La información que representa la estructura del cuerpo humano durante la marcha. c) define una velocidad máxima de cambio de un cuadro a otro en el vídeo d) la velocidad del objeto en pequeñas vecindades.
41. Escriba verdadero o Falso ( V o F ) según corresponda En el análisis de marcha se evalúa desde las perspectivas cinética y cinemática (V). El proceso de análisis cinemático estima las relaciones funcionales de la estructura corporal mientras el objeto esta en reposo (F).
42. Seleccione la respuesta correcta Una estimación correcta de la cinemática de la marcha se obtiene: a) Calculando la posición espacial del centro de masa del cuerpo b) Calculando la posición espacial del centro de masa del cuerpo y los centros de giro de cada una de las articulaciones. c) Calculando el punto interior de un objeto y especificar la mínima distancia al punto más cercano del contorno del objeto .
43. Las fases involucradas en el procesamiento de una imagen son: a) Adquisición, Captura ,Segmentación. b) Preprocesamiento, digitalización, captura c) Interpretación, Segmentación, Digitalización.
44. La función mas utilizada en los momentos geométricos es: a) HU b) Textura c) Digitalización.
45. ¿A que corresponde la detección de puntos de interés? a) Corresponde a la primera etapa durante el procesamiento de una imagen, que implica la individualización de puntos. b) Corresponde a la segunda etapa durante el procesamiento de una imagen, que implica la individualización de puntos. c) Corresponde a la tercera etapa durante el procesamiento de una imagen, que implica la individualización de puntos. d) Corresponde a la quinta etapa durante el procesamiento de una imagen, que implica la individualización de puntos.
46. ¿que obtiene un descriptor ideal? a) De cada punto de interés información relevante y distintiva de la región que lo rodea. b) De cada región de interés información relevante y distintiva de la región que lo rodea c) De cada sector de interés información relevante y distintiva de la región que lo rodea d) De cada pixel de interés información relevante y distintiva de la región que lo rodea.
47. Dentro del modelo apariencia o textura: la apariencia es vectores que almacenan el valor de los pixeles contenidos dentro de un triángulo definido, estos triángulos tienen como vértices a: a) 6 puntos b) 3 puntos c) 4 puntos .
48. El siguiente código identifica: NoseDetect = vision.CascadeObjectDetector('Nose','MergeThreshold',16); BB=step(NoseDetect,I); a) Ojos b) Nariz c) Boca .
49. ¿en qué consiste la detección de objetos? a) Separar regiones que corresponden con objetos en movimiento del resto de la imagen. b) Separar pixeles que corresponden con objetos en movimiento del resto de la imagen c) Separar vecinos que corresponden con objetos en movimiento del resto de la imagen .
50. El siguiente código identifica: EyeDetect = vision.CascadeObjectDetector('EyePairBig'); BB=step(EyeDetect,I); a) Boca b) Nariz c) Ojos .
51. Consiste en relacionar los puntos característicos extraídos de dos imágenes A) Alineamiento por puntos. B) Alineamiento por líneas C) Características de la imagen D) Alineamientos por características.
52. Consideramos que dos imágenes hacen matching cuando: A) Se alinea una imagen con otra por medio de una transformación geométrica. B) Las imágenes comparadas no coinciden al 100% en sus características C) La coincidencia de los puntos en una imagen es poco importantes D) matching no es un proceso de imagenes.
53. Las faces involucradas en el procesamiento de imagen para su reconocimiento son: a) La adquisición o captura, el preprocesamiento, la segmentación, la representación y la descripción, y el reconocimiento e interpretación de la imagen. b) El conjunto de pixeles dentro de la región segmentada debe describirse de forma tal que se pueda ser procesado posteriormente por una computadora c) De los problemas que presentas las descripciones de contorno es la sensibilidad al ruido d) Emplear descriptores basados en la información de los píxeles comprendidos en una región (utilizando descriptores de región).
54. Coloque (V) si es verdadero o (F) si es falso • Para describir un objeto se pueden utilizar los descriptores de región; existen descriptores simples, topológicos, de textura y momentos geométricos verdadero falso.
55. ¿Cuál de las siguientes opciones pertenece a los propósitos durante un preprocesamiento? a. Descartar regiones en las que claramente no existe una cara. b. Una búsqueda exhaustiva multiescala c. Agrupar las regiones.
56. ¿Cual pertenece a la etapa de post-procesamiento en los detectores basados en apariencia? a. Mejorar las imágenes b. Agrupar las regiones con un alto solapamiento y eliminar a los candidatos menos fiables. c. Aplicar heurísticas sencillas basadas en bordes para eliminar regiones.
57. En reconocimiento de rasgos en que factores puede cambiar un rostro a) simples cambios cosméticos b) ojos, boca, nariz c) edad, barba, cejas d) todas las anteriores.
58. Para que sirve la extracción de características a) Son características que se emplean para obtener la información que resulta relevante de cara a realizar una comparación. b) Son características que se emplean para descartar la información que resulta relevante de cara a realizar una comparación c) Son características que se emplean para desarrollar la información que resulta relevante de cara a realizar una comparación.
59. Es un algoritmo de optimización ampliamente utilizado y es un método numérico para minimizar. a) Método de Nelder-Mead b) Método de Harris. c) Método de Shi-Tomasi.
60. El seguimiento de objetos es el proceso de estimar en el tiempo la ubicación de uno o más objetos móviles mediante el uso de una cámara. a) Métodos por formas geométricas. b) Método de patrones. c) Métodos por puntos.
Denunciar test Consentimiento Condiciones de uso