Tema 7: Segmentación de Datos 3D

¿En qué tipo de datos se aplica la segmentación 3D?. En una nube de puntos. En una imagen. En un video. En un modelo 3D.

¿Cuál es el objetivo principal de la segmentación en el contexto de la nube de puntos?. Reducir la cantidad de datos. Identificar objetos individuales. Mejorar la calidad de los datos. Todas las anteriores.

¿Cuáles son los métodos principales para segmentar datos 3D?. Bordes. Regiones. Atributos. Todas las anteriores.

¿Qué detectan los métodos basados en bordes?. Cambios bruscos de intensidad. Cambios de color. Cambios de textura. Cambios de forma.

¿En qué tipo de imágenes suelen trabajar los métodos basados en bordes?. Imágenes de color. Nubes de puntos. Imágenes de rango. Modelos 3D.

¿Cuál es el funcionamiento de los métodos basados en bordes?. Usar matrices de convolución para calcular gradientes. Unir puntos de borde usando magnitud y dirección. Considerar los puntos con máxima magnitud local. Todas las anteriores.

¿Cuál es una desventaja de los métodos basados en bordes?. Lentos. Sensibles al ruido. Eficientes. Robustos.

¿Qué tipo de información utilizan los métodos basados en regiones?. Información de color. Información de textura. Información de vecindad. Información de profundidad.

¿Cuál es un tipo de método basado en regiones?. Métodos basados en bordes. Métodos basados en atributos. Métodos basados en semillas. Métodos basados en modelo.

¿En qué se basa el crecimiento de las regiones en los métodos basados en semilla?. Curvatura del punto de interes. Planaridad de las superficies. Proximidad de los puntos. B y C correctas.

¿De qué depende la precisión de los métodos basados en semilla?. Elección de semillas. Curvatura. Textura. Densidad.

¿Cuáles son desventajas de los métodos basados en semilla?. Depende del ruido. Consumo alto de tiempo. Depende de la elección de semillas. Todas las anteriores.

¿En qué se basan los métodos basados en región (no semilla)?. Subdividir la nube en regiones homogéneas. Usar información de vecindad. Usar bordes. Usar atributos.

¿Qué tipo de atributos se utilizan en los métodos basados en atributos?. Textura. Curvatura. Densidad. Todas las anteriores.

¿En qué consiste el proceso de los métodos basados en atributos?. Calculo de atributos y clusterizado. Detección de bordes. Crecimiento de regiones. Ajuste de modelos.

¿De qué dependen los métodos basados en atributos?. Calidad y precisión de los atributos. La vecindad. El costo computacional. Todas las anteriores.

¿Qué tipo de formas geométricas se utilizan en los métodos basados en modelo?. Esferas. Planos. Cilindros. Todas las anteriores.

¿Qué ejemplo clásico se menciona de método basado en modelo?. RANSAC. K-means. DBSCAN. Algoritmo genético.

¿Qué es RANSAC?. Introducido en 1990. Introducido por Fisher. Para definir el modelo. Todas las anteriores.

¿Qué necesita RANSAC como entrada?. S: mínimo de datos para definir el modelo. N: iteraciones. U: umbral de distancia. Todas las anteriores.

¿Cuál es el algoritmo de RANSAC?. Repetir N veces, elegir aleatoriamente S datos. Ajustar el modelo M a esos datos. Comprobar qué otros datos están dentro de U (inliers). Todas las anteriores.

¿Qué objetos paramétricos puede detectar la transformada de Hough?. Líneas. Círculos. Superficies. Líneas y círculos.

¿Qué se utiliza en la transformada de Hough para seleccionar las formas?. Una tabla de votos. Un proceso iterativo. Un proceso recursivo. Un umbral.

¿Cuál es una desventaja de los métodos basados en modelo?. Lentos. No robustos. Limitados por la imprecisión. Precisos.

¿Cómo se modela la nube de puntos en los métodos basados en grafos?. Vértices. Aristas. Nodos. Vértices y aristas.

¿En qué se basan las aristas ponderadas en los métodos basados en grafos?. Distancia. Normal. Color. Todas las anteriores.

¿Qué permiten los métodos basados en grafos?. Optimización de cortes. Crecimiento de regiones. Detección de bordes. Ajuste de modelos.

¿Cuál es la característica principal de los métodos basados en bordes?. Rápido. Sensible al ruido. Lento. Dependiente de la elección de semillas.

¿Cuál es la característica principal de los métodos basados en semilla?. Lento y controlado. Dependiente de la elección de semillas. Complejo. Lento, controlado y detallado.

¿En qué se basan los métodos basados en región (no semilla)?. Homogeneidad de las regiones. Reconstrucción de superficies. Conocimiento previo. Todas las anteriores.

¿Cuál es una desventaja de los métodos basados en atributos?. Dependencia de la calidad de los atributos. Precisión y flexibilidad. Costoso. Todas las anteriores.

¿Qué es una característica de los métodos basados en modelo?. Ajuste de figuras geométricas. Robusto a outliers. Límite a la forma del modelo. Todas las anteriores.

¿Qué es una característica de los métodos basados en grafos?. Complejos y costosos. Admiten peso entre puntos. Admite peso entre puntos y complejos. Rápido y robusto.

¿Cuál es la necesidad de la segmentación en el procesamiento de datos 3D?. Encontrar objetos en una nube de puntos. Clasificar datos en grupos significativos. Simplificar el procesamiento de datos. Todas las anteriores.

¿Qué es lo que detectan los métodos basados en bordes en imágenes de rango?. Profundidad. Intensidad. Color. Todas las anteriores.

¿Qué hacen los métodos basados en regiones?. Agrupar puntos basados en proximidad y similitud. Definir un límite entre regiones. Extraer características de los datos. Identificar formas geométricas.

¿Qué tipo de características pueden ser usadas en los métodos basados en atributos?. Densidad de puntos. Curvatura. Textura. Todas las anteriores.

¿En qué se basan los métodos basados en modelo?. Modelos de ajuste de forma geométrica. Reconocimiento de objetos específicos. Análisis de puntos atípicos. Construcción de modelos a partir de datos incompletos.