WKiRO - Pytania

Wizja komputerowa i rozpoznawanie obrazów - pytania

1.	Tor wizyjny w monochromatycznej kamerze analogowej
2.	Def. dyskretryzacji obrazu analogowego, rodzaje dyskretyzacji i gdzie zachodzi
3.	Def. przekształcenia punktowego obrazu, definicje: skalowania liniowego i logarytmicznego, ściskania kontrastu (wzory na odpowiednie funkcje i nic więcej)
4.	Wyrównywanie histogramu (wzór na funkcję) i jego cele
5.	Def. liniowej filtracji obrazu, operacja uśredniania i wyostrzania (podać maski)
6.	Def. filtracji medianowej
7.	Def. operacji progowania z jednym progiem, pojęcie progu i obrazu sprogowanego (wzory)
8.	Progowanie globalne
9.	Progowanie adaptacyjne
10.	Dwa przykłady masek filtrów dla operacji znajdowania konturów
11.	Transformacja Hougha i jej zastosowanie do detekcji krzywych
12.	Def. przekształceń morfologicznych na obrazie binarnym: erozji, dylatacji, otwarcia i zamknięcia, gradientu morfologicznego
13.	Trzy przykłady deskryptorów kształtu (wzory z objaśnieniem symboli)
14.	Wymień elementy składowe zadania klasyfikacji nadzorowanej w fazie uczenia
15.	Def. funkcji dyskryminacyjnej klasyfikatora (poprzez wzór), postać tej funkcji dla algorytmu minimalnoodległościowego
16.	Optymalny klasyfikator Bayesa - jego funkcja dyskryminacyjna dla prostej funkcji strat
17.	Parametryczny, empiryczny klasyfikator Bayesa dla rozkładu normalnego cechy skalarnej w klasach (postać funkcji dyskryminacyjnej z odpowiednimi oszacowaniami)
18.	Nieparametryczny, empiryczny klasyfikator Bayesa z estymatorem jądrowym (postać funkcji dyskryminacyjnej)
19.	Klasyfikator kNN – wzór na funkcję dyskryminacyjną
20.	Metoda propagacji wstecznej błędu w wielowarstwowym perceptronie – wzór na zmianę wektora wag z objaśnieniami symboli – wzory na błędy delta
21.	Df. klasyfikatora liniowego, reguła perceptronowa (wzór na wektor wag))
22.	Reguła maksymalizacji marginesu (df. marginesu, wektora podpierajacego, wzór na wektor wag)
23.	Def. selekcji cech w klasyfikacji, algorytmy SFS
24.	Algorytm grupowania metodą k-średnich – pseudokod