Quiz Computer Vision

Apa definisi dari Computer Vision?

• Sistem untuk mengolah dan memahami gambar dan video secara otomatis oleh komputer

• Teknologi untuk memperbaiki kualitas suara komputer

• Metode untuk menyusun data teks dalam bentuk visual

• Algoritma untuk mengolah data numerik dalam komputer

Apa manfaat utama dari Computer Vision dalam dunia medis?

• Meningkatkan kualitas gambar

• Mendeteksi dan mendiagnosis penyakit melalui analisis gambar medis

• Mengoptimalkan komunikasi antara dokter dan pasien

• Mengurangi penggunaan peralatan medis manual

Tujuan utama dari Computer Vision adalah:

• Mengontrol perangkat keras komputer

• Mengembangkan antarmuka pengguna grafis

• Membantu komputer menginterpretasikan informasi visual dari dunia nyata

• Mengubah sinyal visual menjadi sinyal suara

Aplikasi Computer Vision yang paling umum saat ini adalah:

• Pengolahan gambar dan video

• Analisis teks dalam dokumen PDF

• Pemrograman aplikasi berbasis suara

• Penggunaan dalam kendaraan otonom untuk deteksi dan navigasi objek

Kapan bidang Computer Vision pertama kali muncul sebagai disiplin ilmiah?

• Tahun 1980-an

• Tahun 1950-an

• Tahun 1960-an

• Tahun 1990-an

Algoritma apa yang sering digunakan dalam deteksi fitur dalam gambar?

• Naive Bayes

• K-Means Clustering

• SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)

• Support Vector Machine (SVM)

Contoh dari aplikasi Computer Vision yang telah digunakan di industri retail adalah:

• Virtual fitting rooms (kamar pas virtual)

• Pengolahan teks untuk rekomendasi produk

• Pengenalan suara untuk pemesanan

• Analisis perilaku pembeli dengan mengamati ekspresi wajah mereka

Teknik image classification dalam Computer Vision bertujuan untuk:

• Mendeteksi posisi objek dalam gambar

• Mengkategorikan objek dalam gambar ke dalam kelompok tertentu

• Mengurangi resolusi gambar untuk kompresi

• Memisahkan objek berdasarkan bentuk dan warna

Algoritma yang sering digunakan dalam deteksi tepi pada gambar adalah:

• K-Means

• SIFT

• Sobel

• K-Nearest Neighbor

Teknik yang digunakan untuk memperbesar ukuran dataset gambar dalam Deep Learning disebut:

• Data Mining

• Data Augmentation

• Data Compression

• Data Annotation