Free Printable Computer Vision II

1.

Cara untuk menemukan minimum energi global secara langsung, solusi tema dan linierisasi kendala non-linear seperti energi tepi adalah dengan menggunakan pemrograman dinamis. Merupakan penjabaran dari?

a)

Durbin and Willshaw

b)

Amini, Weymouth,

c)

GrabCut

d)

Besl and McKay

e)

Zhang

2.

Lingkaran berwarna apa yang menunjukkan perkiraan tingkat daya tarik tertinggi untuk masing-masing kota?

a)

Lingkaran hijau

b)

Lingkaran biru

c)

Lingkaran hitam

d)

Lingkaran unggu

e)

Lingkaran merah

3.

Jika objek yang dilacak atau dikenali memiliki variasi besar dalam lokasi, skala, atau orientasi, ini dapat dimodelkan sebagai transformasi tambahan pada titik apa?

a)

lemak

b)

kontrol

c)

rendah

d)

besar

e)

balita

4.

Ketika objek berubah bentuk dan berevolusi merupakan dalam pemrosesan apa?

a)

dilacak

b)

kontur aktif

c)

kontur pasif

d)

pembekalan

e)

perubahan

5.

Untuk memperbarui lokasi sampel sesuai dengan dinamika linier membutuhkan?

a)

Sampel diperbaharui

b)

Penyimpangan determinestik

c)

Merubah titik

d)

Memperbaharui pola

e)

mengubah kontur

6.

Propagasi kepadatan atau KONDENSASI, merupakan modul dari siapa?

a)

Mortensen and Barrett

b)

Isard and Blake

c)

Barrett

d)

Blake

e)

Gangnet

7.

Evolusi set level untuk kontur aktif geodesik adalah?

a)

fungti

b)

function

c)

minus

d)

positif

e)

determinan

8.

Teknik paling sederhana yang mungkin untuk mensegmentasi gambar grayscale adalah memilih ambang dan kemudian menghitung komponen yang terhubung adalah?

a)

keyframe

b)

Split dan merge

c)

watershed

d)

finding

e)

morphology

9.

Model kontur aktif adalah?

a)

garis vertikal dan horizontal yang saling terhubung dalam merancang gambar

b)

kerangka kerja dalam computer vision untuk menggambar garis besar objek dari gambar 2D

c)

gambar 2D yang mempunyai noise sangat banyak

d)

pergeseran informasi gambar karena terlalu banyak cahaya

e)

kumpulan curva yang membentuk gambar

10.

siapa yang memperkenalkan modul kontur aktif pertama kali?

a)

Michael Kass dan Andrew Witkin

b)

Lindenberg

c)

Lowe

d)

Estrada, dan Jepson

e)

Jain, dan Dubes

11.

Sebutkan yang bukan termasuk modul kontur aktif!

a)

Level Sets

b)

Snakes

c)

Scissors

d)

Dynamic Snakes, and Condensation

e)

Curves

12.

Sebutkan yang bukan termasuk teknik dalam split and merge!

a)

Region Splitting

b)

Probabilistic Aggregation

c)

Dynamic Splitting

d)

Watershed

e)

Region Merging

13.

Kepanjangan dari MICCAI adalah?

a)

Medical Image Computing, and Computer Assosiated with Internet

b)

Medical Image Computing, and Computer Assosiated with Image

c)

Medical Image Computing, and Computer Assisted Intervention

d)

Medical Image Computing, and Computer Assosiated Intelligence

e)

Medical Image Computing, and Comprehensive Assisted Image

14.

Pada tahun berapa pertama kali algortima Snakes diperkenalkan?

a)

1990

b)

1991

c)

1993

d)

2000

e)

1988

15.

Pada tahun berapa pertama kali The Intelligence Scissors System diperkenalkan?

a)

1995

b)

1992

c)

2000

d)

2001

e)

1999

16.

Region Splitting diperkenalkan pertama kali pada tahun?

a)

1982

b)

1978

c)

1990

d)

1986

e)

1995

17.

Aplikasi penyelarasan gambar yang paling sederhana adalah bentuk khusus gambar jahitan disebut dengan ?

a)

Pontifex

b)

Panoscane

c)

Panografi

d)

Panogrid

e)

Panolinear

18.

Panograf gambar diterjemahkan dan secara opsional diputar dan diskalakan sebelum dicampur dengan rata-rata sederhana . Proses ini meniru kolase fotografi yang dibuat oleh seniman bernama ?

a)

David Wood

b)

Wood Pedro

c)

Woods aja

d)

David Hockney

e)

Mark David

19.

Parameter kalibrasi kamera internal dapat terjadi secara bersamaan dengan estimasi (ekstrinsik) pose kamera sehubungan dengan target kalibrasi yang diketahui merupakan pengertian dari ?

a)

Calibaration Grid

b)

Calibration Vision

c)

Calibrasi extrim

d)

Geometric Intrinsic Calibration

e)

Calibration patterns

20.

Pola kalibrasi Penggunaan pola kalibrasi atau serangkaian penanda adalah salah satu cara yang lebih andal untuk memperkirakan parameter intrinsik kamera. Dalam fotogrametri, biasanya memasang kamera dalam a bidang besar yang melihat target kalibrasi jauh yang lokasi tepatnya telah dihitung sebelumnya menggunakan peralatan survei merupakan pengertian dari ?

a)

Calibration patterns

b)

Calibration Vision

c)

Geometric Intrinsic Calibration

d)

Calibration Program

e)

Calibrasi extrim

21.

Planar calibration patterns sering juga disebut dengan pendekatan ?

a)

the Nplanes calibration approach

b)

the Nplanes

c)

the Nplanes calibration

d)

Naple

e)

the Nplanes calibration 1990

22.

sering terjadi dalam praktek adalah ketika kamera sedang melihat pemandangan buatan manusia dengan benda-benda rectahedral yang kuat seperti kotak atau dinding kamar disebut dengan istilah?

a)

Vanishing points

b)

Zero Point

c)

Point Blank

d)

Missing points

e)

Zero to hero

23.

Aplikasi menyenangkan estimasi titik hilang dan kalibrasi kamera adalah tampilan tunggal sistem metrologi yang dikembangkan oleh

a)

Criminisi, Reid, dan Zisserman (2001)

b)

Criminisi, Reid, dan Zisserman (2000)

c)

Criminisi, Reid, dan Zisserman (2003)

d)

Criminisi, Reid, dan Zisserman (2007)

e)

Criminisi, Reid, dan Zisserman (1990)

24.

Ketika gambar diambil dengan lensa sudut lebar, seringkali perlu untuk memodelkan distorsi lensa seperti ?

a)

Radial Distortion

b)

Angular Distortion

c)

Distortion

d)

Linear Distortion

e)

Motion

25.

Proses mencari koordinat dan jarak sebuah titik dengan mengukur sudut antara titik tersebut dan dua titik referensi lainnya yang sudah diketahui posisi dan jarak antara keduanya di sebut ?

a)

Trigonometri

b)

Geometri

c)

Vision

d)

Triangulasi

e)

Antropoligi

26.

Efek dimana suatu objek berubah secara prlahan manjadi objek lain dinamakan?

a)

Teknik Morphing

b)

Teknik Linier

c)

Teknik Changing

d)

Teknik Brite

e)

Teknik Intel

27.

Epipolar geometri adalah

a)

Dua kamera melihat adegan 2D dari dua posisi yang berbeda

b)

Dua kamera melihat adegan 3D dadi satu posisi

c)

Dua kamera melihat adegan 2D dari satu posisi

d)

Dua kamera melihat adegan 3D dari dua posisi yang berbeda

e)

Dua kamera melihat adegan 3D dari berbagai posisi yang berbeda

28.

Proses menyisipkan diantara dua bagian yang berbeda dari suatu fungsi antara dua nilai yang telah diketahui disebut?

a)

Morphing

b)

warping

c)

Squeeze

d)

Tweening

e)

Vision

29.

Salah satu teknik morphing adalah

a)

Teknik Feature Morphing

b)

Teknik Cross

c)

Teknik Pixel

d)

Teknik Smooting

e)

teknik warping

30.

Tahap proses yang memadukan warna dari citra awal dengan citra tujuan disebut

a)

CrossLong

b)

Cross dissolve

c)

CrossOver

d)

CrossLight

e)

CrossPure

31.

orang yang menciptakan model 3D disebut

a)

3D modeler

b)

3D Modeling

c)

3D Modular

d)

3D Modulus

e)

3D Modelar

32.

Sebuah teknik dalam komputer grafis untuk memproduksi representasi digital dari nsuatu objek dalam 3 dimensi di sebut

a)

3D modeling

b)

3D Image

c)

3D Objek

d)

3D Deluxe

e)

3D Aspire

33.

RANSAC kepanjangan dari?

a)

RANdom SAmple Consensus

b)

RANdom SAmple Constructor

c)

RANdom SAmple Conveyer

d)

RANdom SAmple Conselor

e)

RANdom SAmple Confidence

34.

Teknik inisialisasi kuat yang paling umum digunakan dalam visi komputer adalah RANdom SAmple Consensus (RANSAC)

a)

(Fischler and Bolles 1981)

b)

(Nomura, Zhang, and Nayar 2007; Zelnik-Manor and
Perona 2007).

c)

(Huber 1981)

d)

Hampel, Ronchetti, Rousseeuw et al. 1986

e)

Black and Rangarajan 1996

35.

Kalibrasi kamera pertama kali dipelajari di ?

a)

photogrammetry

b)

photogrammetry

c)

LMS

d)

panography

e)

photografi

36.

PROSAC adalah

a)

PROgressive SAmple Consensus

b)

PROgressive SAmple Constructor

c)

PROgressive SAmple Conveyer

d)

PROgressive SAmple Conselor

e)

PROgressive SAmple Confidence

37.

Dalam varian lain RANSAC yang disebut PROSAC (PROgressive SAmple Consensus), sampel acak awalnya ditambahkan dari kecocokan yang paling "percaya diri", sehingga mempercepat proses menemukan (secara statistik) kemungkinan set inliers yang baik.

a)

Chum and Matas 2005

b)

(Fischler and Bolles 1981)

c)

Hampel, Ronchetti, Rousseeuw et al. 1986

d)

Black and Rangarajan 1996

e)

(Nomura, Zhang, and Nayar 2007; Zelnik-Manor and
Perona 2007).

38.

Ketika jumlah pengukuran cukup besar, mungkin lebih baik hanya skor a subset dari pengukuran di babak awal yang memilih hipotesis yang paling masuk akal untuk penilaian dan seleksi tambahan. Modifikasi RANSAC ini, yang secara signifikan bisa mempercepat kinerjanya, disebut Preemptive RANSAC

a)

Nist´er 2003

b)

Chum and Matas 2005

c)

(Fischler and Bolles 1981)

d)

Hampel, Ronchetti, Rousseeuw et al. 1986

e)

Black and Rangarajan 1996

39.

Ketika jumlah pengukuran cukup besar, mungkin lebih baik hanya skor a subset dari pengukuran di babak awal yang memilih hipotesis yang paling masuk akal untuk penilaian dan seleksi tambahan. Modifikasi RANSAC ini, yang secara signifikan bisa mempercepat kinerjanya, disebut

a)

Preemptive RANSAC

b)

RANSAC

c)

LMS

d)

panography

e)

PROSAC

40.

Preemptive RANSAC

a)

Ketika jumlah pengukuran cukup besar, mungkin lebih baik hanya skor a subset dari pengukuran di babak awal yang memilih hipotesis yang paling masuk akal untuk penilaian dan seleksi tambahan. Modifikasi RANSAC ini, yang secara signifikan bisa mempercepat kinerjanya

b)

Ketika jumlah pengukuran sedikit, mungkin lebih baik hanya skor a subset dari pengukuran di babak awal yang memilih hipotesis yang paling masuk akal untuk penilaian dan seleksi tambahan. Modifikasi RANSAC ini, yang secara signifikan bisa memperlambat kinerjanya

c)

ukuran area penginderaan aktif sebagai sebagian kecil dari yang secara teoritis area penginderaan yang tersedia (produk dari pitch pengambilan sampel horizontal dan vertikal).

d)

1 DAN 2 BENAR

e)

SALAH SEMUA

41.

Teknik inisialisasi kuat yang paling umum digunakan dalam visi komputer?

a)

Random SAmple Consensus (RANSAC) (Fischler and Bolles 1981)

b)

Random Sample Consensus (RANSAC) (Fischler and Bolles 1982)

c)

Random Sample Consensus (RANSAC) (Fischler and Bolles 1983)

d)

Random Sample Consensus (RANSAC) (Fischler and Bolles 1984)

e)

Random Sample Consensus (RANSAC) (Fischler and Bolles 1985)

42.

Penyelarasan berbasis fitur adalah?

a)

masalah memperkirakan gerakan antara dua set atau lebih
yang cocok.

b)

masalah memperkirakan gerakan antara dua set atau lebih
poin 2D yang cocok.

c)

masalah memperkirakan gerakan antara dua set atau lebih
poin 3D yang cocok.

d)

masalah memperkirakan antara dua set atau lebih
poin 2D atau 3D yang cocok.

e)

masalah memperkirakan gerakan antara dua set atau lebih
poin 2D atau 3D yang cocok.

43.

Kepanjangan dari LMS ?

a)

Least Median of Squares

b)

Least Medan of Squares

c)

Last Median of Squares

d)

Least Mean of Squares

e)

Least Median of Squas

44.

Salah satu aplikasi penyelarasan gambar yang paling sederhana (dan paling menyenangkan) adalah?

a)

Panography

b)

Tipografy

c)

RANSAC

d)

LMS

e)

PROSAC

45.

Ketika jumlah pengukuran cukup besar, mungkin lebih baik hanya skor a
subset dari pengukuran di babak awal yang memilih hipotesis yang paling masuk akal untuk
penilaian dan seleksi tambahan. Modifikasi RANSAC ini, yang secara signifikan bisa
mempercepat kinerjanya, disebut?

a)

Benar Semua

b)

RANSAC

c)

Preemptive RANSAC

d)

Salah Semua

e)

PROSAC

46.

Kepanjangan dari PROSAC ?

a)

Progressive Sample Convert

b)

Progressive Sample Conduktor

c)

Progressive Sample Conveyor

d)

Progressive Sample Converter

e)

Progressive Sample Consensus

47.

Dalam varian lain RANSAC yang disebut PROSAC (PROgressive SAmple Consensus), sampel acak awalnya ditambahkan dari kecocokan yang paling "percaya diri", sehingga mempercepat proses menemukan (secara statistik) kemungkinan set inliers yang baik.

a)

Chum and Matas 2000

b)

Chum and Matas 2001

c)

Chum and Matas 2004

d)

Chum and Matas 2005

e)

Chum and Matas 2003

48.

Ketika jumlah pengukuran cukup besar, mungkin lebih baik hanya skor a subset dari pengukuran di babak awal yang memilih hipotesis yang paling masuk akal untuk penilaian dan seleksi tambahan. Modifikasi RANSAC ini, yang secara signifikan bisa mempercepat kinerjanya, disebut Preemptive RANSAC

a)

Nist´er 2001

b)

Nist´er 1998

c)

Nist´er 2000

d)

Nist´er 2003

e)

Nist´er 2005

49.

Topik-topik geometri projektif dan struktur dari gerak sangat kaya dan beberapa buku pelajaran dan survei yang sangat baik telah ditulis di dalamnya (Faugeras dan Luong )

a)

2000

b)

2001

c)

2002

d)

2003

e)

2004

50.

kasus dua pengamatan, ternyata lokasi titik p itu persis meminimalkan kesalahan proyeksi ulang yang sebenarnya (7.5-7.6) dapat dihitung menggunakan solusi derajat enam persamaan

a)

(Tomasi and Kanade 1992)

b)

(Snavely, Seitz, and Szeliski 2006);

c)

(Snavely, Seitz, and Szeliski 2006)

d)

(Hartley dan Sturm 1997

e)

(Snavely, Seitz, and Szeliski 2010)

51.

titik 3D p dilihat dari dua kamera yang posisi relatif dapat dikodekan dengan rotasi R dan terjemahan t. Karena kita tidak tahu apa pun tentang posisi kamera, tanpa kehilangan keumuman, kita dapat mengatur kamera pertama

a)

asal c1 - c0 = −R− 1 1t

b)

asal c0 = 0 dan pada orientasi kanonik R0 = I

c)

asal c1 − c0 = −R

d)

asal R− j 1x ˆj

e)

asal x ˆT 1 l1 = 0

52.

Pengetahuan tentang kamera absolut dan posisi titik atau jarak, sering disebut

a)

titik kontrol tanah dalam fotogrametri, selalu diperlukan untuk menetapkan shutter speed, dan iso.

b)

titik kontrol tanah dalam fotogrametri, selalu diperlukan untuk menetapkan shutter speed, dan Aperture.

c)

titik kontrol tanah dalam fotogrametri, selalu diperlukan untuk menetapkan iso.

d)

titik kontrol tanah dalam fotogrametri, selalu diperlukan untuk menetapkan final skala, posisi, dan orientasi.

e)

titik kontrol tanah dalam fotogrametri, selalu diperlukan untuk menetapkan aperture, shutter speed, dan Aperture.

53.

Keuntungan menggunakan korespondensi lebih sedikit di dalam tahap pemasangan RANSAC yang kuat adalah bahwa sampel acak lebih sedikit perlu dihasilkan

a)

Snavely, Seitz, and Szeliski 2006

b)

Tomasi and Kanade 1992

c)

Hartley 1994a; Torr dan Murray 1997; Hartley dan Zisserman 2004

d)

Snavely, Seitz, and Szeliski 1999

e)

Snavely, Seitz, and Szeliski 2010

54.

Untuk memperkirakan arah ini t ˆ, amati bahwa dalam kondisi ideal bebas kebisingan, yang penting matriks E adalah singular, yaitu

a)

c1 − c0 = −R

b)

t ˆT E = 0

c)

c1 - c0 = −R− 1 1t

d)

R− j 1x ˆj

e)

x ˆT 1 l1 = 0

55.

“Algoritma delapan poin” yang dinormalisasi (Hartley 1997a) yang dijelaskan di atas bukan satu-satunya cara untuk memperkirakan gerakan kamera dari korespondensi. Varian termasuk menggunakan tujuh titik gerak kamera terjemahan murni menghasilkan gerak visual di mana semua titik bergerak menuju (atau menjauh dari) fokus bersama ekspansi (FOE) e. Karena itu mereka memuaskan kondisi tiga produk

a)

R− j 1x ˆj

b)

c1 - c0 = −R− 1 1t

c)

(x0, x1, e) = e · (x0 × x1) = 0

d)

t ˆT E = 0

e)

x ˆT 1 l1 = 0

56.

Seberapa baik pendekatan ini bekerja dalam praktik? Ada konfigurasi degenerasi tertentu, seperti ketika tidak ada rotasi atau ketika sumbu optik berpotongan, ketika tidak bekerja sama sekali. (Dalam situasi seperti itu, Anda dapat memvariasikan panjang fokus kamera dan mendapatkan "rekonstruksi yang lebih dalam atau lebih dangkal, yang merupakan contoh ambiguitas relief-relief

a)

(Snavely, Seitz, and Szeliski 2006)

b)

(Snavely, Seitz, and Szeliski 2006);

c)

Hartley dan Zisserman (2004)

d)

(Snavely, Seitz, and Szeliski 2010)

e)

Hartley 1994a

57.

set persamaan non-linear ini dapat dikonversi menjadi masalah ……………. dengan mengalikan kedua sisi penyebut

a)

linear kuadrat kecil

b)

linear kuadrat terkecil

c)

linear kuadrat sedang

d)

linear kuadrat besar

e)

linear kuadrat terbesar

58.

heuristik yang bermanfaat adalah mengambil titik-titik yang terletak di belakang kamera karena?

a)

sinarnya berbeda

b)

sinarnya sama

c)

sinar berbeda arah

d)

sinarnya sesuai

e)

sinarnya beda posisi

59.

Cara alternatif untuk mendapatkan batasan epipolar adalah dengan memperhatikan bahwa agar kamera berorientasi sehingga sinar x ˆ0 dan x ˆ1 berpotongan dalam 3D pada titik p, vektor yang menghubungkan dua pusat kamera c1 - c0 = −R− 1 1t dan sinar yang sesuai dengan piksel x0 dan x1, yaitu R− j 1x ˆj, harus co-planar. Ini mengharuskan?

a)

satu produk

b)

dua produk

c)

tiga produk

d)

empat produk

e)

lima produk

60.

membandingkan peningkatan karena strategi re-normalisasi untuk langkah-langkah jarak alternatif yang diusulkan oleh orang lain seperti Zhang (1998a, b) dan menyimpulkan bahwa normalisasi ulang yang sederhana dalam banyak kasus sama efektifnya dengan (atau lebih baik daripada) alternatif teknik. Merupakan dari makalah?

a)

Hartley (1996a)

b)

Hartley (1996b)

c)

Hartley (1997b)

d)

Hartley (1997a)

e)

Hartley (1998b)

61.

varian pada algoritma ini dimana norma sub-matriks 2 × 2 atas E diatur ke 1 dan menunjukkan bahwa ia memiliki stabilitas yang lebih baik sehubungan dengan transformasi koordinat 2D. merupakan rekomendasi dari?

a)

Torr (2004)

b)

Fitzgibon (2004)

c)

Torr dan Fitgibbon (2004)

d)

Torr dan Fitzgibon (2004)

e)

Torr dan Fitzgibbon (2004)

62.

kita hanya tahu baik E dan t sampai tanda. Selanjutnya, matriks U dan V tidak dijamin menjadi rotasi (Anda dapat membalik kedua tanda-tandanya dan masih mendapatkan SVD yang valid). Untuk alasan ini, kita harus menghasilkan keempat matriks rotasi yang memungkinkan ?

a)

R = ± U RT ± 90◦V T

b)

R = ± U Rt ± 90◦V t

c)

R = ± u rT ± 90◦V T

d)

R = ± u rt ± 90◦v t

e)

R = ± U RT - 90◦V T

63.

Properti yang menunjuk harus terletak di depan kamera, yaitu pada jarak yang positif sinar penglihatan yang berasal dari kamera, dikenal sebagai?

a)

cherality

b)

chirality

c)

chirility

d)

chiralite

e)

cirality

64.

Apa yang di maksud matriks fundamental ?

a)

pada prinsipnya peringkat satu, vektor singular kirinya kecil menunjukkan epipole e1 pada gambar 1 dan hak kecilnya vektor tunggal adalah e0

b)

pada prinsipnya peringkat tiga, vektor singular kirinya terbesar menunjukkan epipole e1 pada gambar 1 dan hak terkecilnya vektor tunggal adalah e0

c)

pada prinsipnya peringkat dua, vektor singular kirinya terkecil menunjukkan epipole e1 pada gambar 1 dan hak terkecilnya vektor tunggal adalah e0

d)

pada prinsipnya peringkat dua, vektor singular kirinya terbesar menunjukkan epipole e1 pada gambar 1 dan hak terkecilnya vektor tunggal adalah e1

e)

pada prinsipnya peringkat dua, vektor singular kirinya terkecil menunjukkan epipole e1 pada gambar 1 dan hak terbesarnya vektor tunggal adalah e2

65.

Dalam situasi di mana sejumlah besar titik
tanpa batas tersedia, mis., Saat memotret
pemandangan luar ruangan atau ketika
gerakan kamera kecil dibandingkan dengan
objek yang jauh, ini menunjukkan
strategi alternatif …… untuk
memperkirakan gerakan kamera.

a)

RANSAC

b)

RANSCRIP

c)

RANSCE

d)

RANCOS

e)

semua salah

66.

Hasil struktur dari perhitungan gerak jauh
lebih berguna (dan dapat dipahami) jika
rekonstruksi metrik diperoleh, yaitu, di mana
garis paralel paralel, ortogonal
dinding berada pada sudut yang ?

a)

salah

b)

benar

c)

mengambang

d)

selaras

e)

semua salah

67.

Sebagian besar kamera saat ini memiliki
piksel yang ?

a)

persegi

b)

segitiga

c)

jajar genjang

d)

bulat

e)

semua salah

68.

algoritma estimasi
panjang fokus dua frame berdasarkan
Kruppa
persamaan yang dikembangkan oleh ?

a)

Hartley dan Zisserman (2004, p. 456)

b)

Hartley dan Zisserman (2005, p. 456)

c)

Hartley dan Zisserman (2006, p. 456)

d)

Hartley dan Zisserman (2007, p. 456)

e)

semua salah

69.

Kelemahan lain dari faktorisasi reguler
adalah tidak dapat menangani kamera ?

a)

regresif

b)

impresive

c)

presequence

d)

prespektif

e)

semua salah

70.

Pendekatan alternatif, yang tidak
menganggap kamera yang dikalibrasi
sebagian (pusat optik yang diketahui, piksel
bujur sangkar, dan kemiringan nol) adalah
melakukan faktorisasi yang ….

a)

Sebagian Proyektif

b)

Sepenuhnya Proyektif

c)

Sepenuhnya Polaris

d)

Sebagian Polaris

e)

semua salah

71.

Salah satu daya tarik metode faktorisasi adalah bahwa mereka menyediakan
metode ?

a)

Bentuk Terbuka

b)

Bentuk Tertutup

c)

Bentuk non linear

d)

Bentuk Selaras

e)

semua salah

72.

cara paling akurat untuk
memulihkan struktur dan
geraknya adalah untuk melakukan
minimisasi non-linear yang kuat dari
kesalahan pengukuran (proyeksi ulang),
yang umumnya dikenal dalam komunitas ?

a)

fotopremier

b)

fotosintesis

c)

fotogrametri

d)

fotogenic

e)

semua salah

73.

Salah satu cara paling sederhana untuk menyelesaikan masalah ini adalah dengan menemukan titik 3D p yang paling dekat

a)

semua sinar 3D yang sesuai dengan lokasi
fitur pencocokan 2D {xj} diamati oleh kamera {P j = Kj [Rj | tj]}, di mana tj = −Rjcj dan cj adalah pusat kamera ke-j (2.55-
2.56).

b)

semua sinar 3D yang sesuai dengan lokasi fitur pencocokan 2D {xj} diamati oleh kamera {Y j = Yj [Rj | tj]}, di mana tj = −Rjcj dan cj adalah pusat kamera ke-j (2.00- 3.00).

c)

semua sinar 3D yang sesuai dengan lokasi fitur pencocokan 2D {xj} diamati oleh kamera {X j = Kj [Xj | tj]}, di mana tj = −Rjcj dan cj adalah pusat kamera ke-j (1.00- 4.00).

d)

semua sinar 3D yang sesuai dengan lokasi fitur pencocokan 2D {xj} diamati oleh kamera {X j = Kj [Xj | Xj]}, di mana tj = −Rjcj dan cj adalah pusat kamera ke-j (3.00- 1.5).

e)

Semua salah

74.

menjadi masalah linear kuadrat terkecil dengan mengalikan kedua sisi penyebut. Perhatikan bahwa jika
kita menggunakan koordinat homogen p = (X, Y, Z, W)

a)

set persamaan yang dihasilkan adalah homogen dan paling baik diselesaikan sebagai dekomposisi nilai singular (SVD) atau masalah nilai eigen (mencari vektor tunggal terkecil atau vektor eigen). Jika kita mengatur W = 1, kita bisa menggunakan reguler linear kuadrat terkecil, tetapi sistem yang dihasilkan mungkin tunggal atau kurang terkondisi, yaitu, jika semua
dari sinar penglihatan adalah paralel, seperti yang terjadi pada titik yang jauh dari kamera

b)

kesalahan proyeksi ulang yang sebenarnya (7.5-7.6) dapat dihitung menggunakan solusi derajat enam persamaan (Hartley dan Sturm 1997). Masalah lain yang harus diperhatikan dengan triangulasi adalah masalah kiralitas, yaitu, memastikan bahwa poin yang direkonstruksi

c)

yang menunjukkan titik 3D p dilihat dari dua kamera yang posisi relatif dapat dikodekan dengan rotasi R dan terjemahan t. Karena kita tidak tahu apa pun tentang posisi kamera, tanpa kehilangan keumuman, kita dapat mengatur kamera pertama asal c0 = 0 dan pada orientasi kanonik R0 = I

d)

set persamaan yang dihasilkan adalah homogen dan paling baik diselesaikan sebagai dekomposisi nilai singular (SVD) atau masalah nilai eigen (mencari vektor tunggal terkecil atau vektor eigen). Jika kita mengatur W = 1, kita bisa menggunakan reguler linear kuadrat terkecil, tetapi sistem yang dihasilkan mungkin tunggal atau kurang terkondisi.

e)

Semua salah

75.

Apa yang dimaksud dengan batasan epipolar

a)

dengan memperhatikan bahwa agar kamera berorientasi sehingga sinar x ˆ0 dan x ˆ1 berpotongan dalam 3D pada titik p, vektor yang menghubungkan dua pusat kamera c1 - c0 = −R− 1 1t dan sinar yang sesuai dengan piksel x0 dan x1, yaitu R− j 1x ˆj,

b)

matriks esensial E memetakan titik x ˆ0 pada gambar 0 ke dalam garis l1 = Kel ˆ0
pada gambar 1, karena x ˆT 1 l1 = 0

c)

ekuivalen, proyeksi vektor t menjadi gambar 1. Dual (transpose) dari ini
hubungan memberi kita garis epipolar pada gambar pertama sebagai l0 = ETx ˆ1 dan e0 sebagai zerovalue vektor singular kanan E.

d)

)}, kita dapat membentuk persamaan N homogen dalam sembilan elemen E = {e00. . . e22},
xi0xi1e00 + yi0xi1e01 + xi1e02 +
xi0yi1e00 + yi0yi1e11 + yi1e12 +
xi0e20 + yi0e21 + e22 = 0 (7.13)

e)

Semua salah

76.

Apa tahap pemasangan RANSAC

a)

baik E dan t sampai tanda. Selanjutnya, matriks U dan V tidak dijamin menjadi rotasi (Anda dapat membalik kedua tanda-tandanya dan masih mendapatkan SVD yang valid). Untuk alasan ini, kita harus menghasilkan keempat matriks rotasi yang memungkinkan R = ± U RT ± 90◦V T (7.25)

b)

Setelah t ˆ telah dipulihkan, bagaimana kita bisa memperkirakan matriks rotasi yang sesuai R? Ingat bahwa operator produk-silang [t ˆ] × (2,32) memproyeksikan vektor ke perangkat orthogonal vektor basis yang meliputi t ˆ, nol keluar t ˆkomponen, dan memutar dua lainnya dengan 90◦

c)

memberi kita persamaan kubik dalam α, yang memiliki salah satu atau tiga solusi (akar). Mengganti nilai-nilai ini ke dalam (7.19) untuk mendapatkan E, kita dapat menguji matriks penting ini terhadap yang tidak terpakai lainnya korespondensi fitur untuk memilih yang benar.

d)

bahwa sampel acak lebih
sedikit perlu dihasilkan.) Dari himpunan tujuh persamaan homogen ini (yang dapat kita susun menjadi matriks 7 × 9 untuk Analisis SVD), kita dapat menemukan dua vektor independen, katakanlah f 0 dan f 1 sedemikian sehingga zi · f j = 0. Kedua vektor ini dapat dikonversi kembali menjadi matriks 3 × 3 E0 dan E1, yang merentang ruang solusi untuk E = αE0 + (1 - α) E1. (7.19) Untuk menemukan nilai α yang benar, kami mengamati bahwa E memiliki determinan nol,

e)

Semua salah

77.

dalam rekonstruksi dapat digunakan di dalam prosedur RANSAC

a)

baik E dan t sampai tanda. Selanjutnya, matriks U dan V tidak dijamin menjadi rotasi (Anda dapat membalik kedua tanda-tandanya dan masih mendapatkan SVD yang valid). Untuk alasan ini, kita harus menghasilkan keempat matriks rotasi yang memungkinkan R = ± U RT ± 90◦V T (7.25)

b)

bersama dengan kesalahan proyeksi ulang) untuk membedakan antara
konfigurasi yang mungkin dan yang tidak mungkin Chirality juga dapat digunakan untuk mengubah rekonstruksi proyektif

c)

ekuivalen, proyeksi vektor t menjadi gambar 1. Dual (transpose) dari ini
hubungan memberi kita garis epipolar pada gambar pertama sebagai l0 = ETx ˆ1 dan e0 sebagai zerovalue vektor singular kanan E.

d)

set persamaan yang dihasilkan adalah homogen dan paling baik diselesaikan sebagai dekomposisi nilai singular (SVD) atau masalah nilai eigen (mencari vektor tunggal terkecil atau vektor eigen). Jika kita mengatur W = 1, kita bisa menggunakan reguler linear kuadrat terkecil, tetapi sistem yang dihasilkan mungkin tunggal atau kurang terkondisi.

e)

Semua salah

78.

Apa itu matriks fundamental

a)

bersama dengan kesalahan proyeksi ulang) untuk membedakan antara konfigurasi yang mungkin dan yang tidak mungkin Chirality juga dapat digunakan untuk mengubah rekonstruksi proyektif

b)

baik E dan t sampai tanda. Selanjutnya, matriks U dan V tidak dijamin menjadi rotasi (Anda dapat membalik kedua tanda-tandanya dan masih mendapatkan SVD yang valid). Untuk alasan ini, kita harus menghasilkan keempat matriks rotasi yang memungkinkan R = ± U RT ± 90◦V T (7.25)

c)

adalah (pada prinsipnya) peringkat dua, vektor singular kirinya terkecil menunjukkan epipole e1 pada gambar 1 dan hak terkecilnya vektor tunggal adalah e0 (Gambar 7.3). Homografi H ˜ in (7.29), yang pada prinsipnya harus sama tidak dapat dipulihkan secara unik dari F, karena setiap homografi bentuk H ˜ 0 = H ˜ + evT menghasilkan matriks F yang sama. (Perhatikan bahwa [e] × memusnahkan kelipatan dari e.)

d)

ekuivalen, proyeksi vektor t menjadi gambar 1. Dual (transpose) dari ini hubungan memberi kita garis epipolar pada gambar pertama sebagai l0 = ETx ˆ1 dan e0 sebagai zerovalue vektor singular kanan E.

e)

Semua salah

79.

Apa itu Photosynth

a)

baik E dan t sampai tanda. Selanjutnya, matriks U dan V tidak dijamin menjadi rotasi (Anda dapat membalik kedua tanda-tandanya dan masih mendapatkan SVD yang valid). Untuk alasan ini, kita harus menghasilkan keempat matriks rotasi yang memungkinkan R = ± U RT ± 90◦V T (7.25)

b)

bersama dengan kesalahan proyeksi ulang) untuk membedakan antara konfigurasi yang mungkin dan yang tidak mungkin Chirality juga dapat digunakan untuk mengubah rekonstruksi proyektif

c)

bersama dengan kesalahan proyeksi ulang) untuk membedakan antara konfigurasi yang mungkin dan yang tidak mungkin Chirality juga dapat digunakan untuk mengubah rekonstruksi proyektif

d)

metode pilihan standar untuk sebagian besar struktur-dari-gerak masalah dan biasanya diterapkan pada masalah dengan ratusan gambar yang dikalibrasi dengan lemah dan puluhan ribu poin

e)

Semua salah

80.

Apa yang di kembangkan oleh Snavely, Seitz, dan Szeliski (2008b)

a)

bersama dengan kesalahan proyeksi ulang) untuk membedakan antara konfigurasi yang mungkin dan yang tidak mungkin Chirality juga dapat digunakan untuk mengubah rekonstruksi proyektif

b)

suatu algoritma untuk menghitung set gambar kerangka seperti itu, yang dijamin untuk menghasilkan rekonstruksi yang kesalahannya berada dalam
faktor terikat dari akurasi rekonstruksi optimal.

c)

bersama dengan kesalahan proyeksi ulang) untuk membedakan antara konfigurasi yang mungkin dan yang tidak mungkin Chirality juga dapat digunakan untuk mengubah rekonstruksi proyektif

d)

metode pilihan standar untuk sebagian besar struktur-dari-gerak masalah dan biasanya diterapkan pada masalah dengan ratusan gambar yang dikalibrasi dengan lemah dan puluhan ribu poin

e)

Semua salah

81.

gambar yang banyak digunakan adalah teknik penyelarasan translasional berbasis optik (aliran optik) yang dikembangkan oleh Lucas dan Kanade (1981). Merupakan contoh awal Algoritma ?

a)

Registrasi

b)

Norma Kuat

c)

Camcorder

d)

Piramida

e)

UnRegistrasi

82.

dalam penjajaran translasi, fungsi yang tumbuh lebih cepat daripada hukuman kuadratik yang terkait dengan kuadrat terkecil.kadang-kadang digunakan dalam estimasi gerakan untuk pengkodean video karena kecepatannya. Yaitu ….

a)

Normal Normal

b)

Norma Lemah

c)

Norma Kuat

d)

Norma Sedang

e)

Norma Sangat Kuat

83.

gerak parametrik dapat secara signifikan lebih mahal daripada untuk kasus translasi menggunakan Vektor ?

a)

Hessian dan Registrasi

b)

Residual dan Registrasi

c)

Parametrik dan Registrasi

d)

Hessian dan residual

e)

Parametrik dan Gradien

84.

gambar menerapkan koreksi frekuensi tinggi untuk membuat frame asli seolah-olah kamera hanya mengalami gerakan halus termasuk dalam algoritma …

a)

Stabilitas

b)

Warping

c)

Registrasi

d)

Artefak Visual

e)

Parametrik

85.

Dalam makalah mereka tentang stabilisasi video full-frame, Matsushita, Ofek, Ge et al. (2006) memberikan gambaran yang bagus tentang tiga tahap utama stabilisasi, yaitu

a)

estimasi gerakan, perataan gambar, dan pembentukan gambar.

b)

Penghalusan Gambar, perataan gerakan, dan pembentukan gambar.

c)

estimasi gerakan, perataan gerakan, dan penghalusan gambar.

d)

estimasi gerakan, penghalusan gambar, dan pembentukan gambar.

e)

estimasi gerakan, perataan gerakan, dan pembentukan gambar.

86.

gerak sering menggunakan transformasi kesamaan untuk menangani terjemahan, rotasi, dan pembesaran kamera. Bagian yang sulit adalah mendapatkan algoritma ini untuk mengunci gerakan latar belakang, yang merupakan hasil dari gerakan kamera, tanpa terganggu oleh objek latar depan bergerak independen. merupakan algoritma dari ?

a)

Warping

b)

Hessien

c)

estimasi

d)

Residual

e)

Stabilitas

87.

Untuk menghitung representasi berlapis dari urutan video, Wang dan Adelson (1994) memperkirakan pertama model gerak yang tidak tumpang tindih dan kemudian mengelompokkan estimasi ini menggunakan .

a)

AHP

b)

SAW

c)

K-Means

d)

Score

e)

Weighted Product

88.

estimasi gerak yang paling umum (dan menantang) adalah untuk menghitung estimasi gerak secara independen pada setiap piksel, yang umumnya dikenal sebagai …

a)

Aliran Optik

b)

Penjajaran Translasi

c)

Gerakan Parametrik

d)

Gerakan Spline

e)

Gerakan Berlapis

89.

Algoritma untuk menyelaraskan gambar dan memperkirakan gerakan dalam urutan video adalah

a)

yang paling banyak digunakan dalam visi komputer

b)

algoritma khusus

c)

semua benar

d)

yang paling sedikit digunakan dalam visi komputer

e)

yang paling jarang digunakan dalam komputer visi

90.

Contoh awal dari algoritma registrasi gambar yang banyak digunakan adalah

a)

teknik algoritma khusus

b)

teknik penyelarasan modern berbasis komputer

c)

teknik penyelarasan translasional berbasis optik

d)

semua benar

e)

teknik komputer visi

91.

Cara paling sederhana untuk membangun penyelarasan antara dua gambar atau patch gambar

a)

dengan menjahit gambar

b)

semua benar

c)

dengan mengurangi noise gambar

d)

dengan menggeser satu gambar relatif ke yang lain

e)

dengan kurva khusus

92.

Gambar berwarna dapat diproses dengan

a)

memberi warna

b)

menjumlahkan perbedaan di ketiga saluran warna

c)

mengurangi blur digambar

d)

semua salah

e)

menggabungkan warna

93.

Norma kuat _ (e) adalah

a)

fungsi yang tumbuh lebih cepat daripada hukuman kuadratik yang terkait dengan kuadrat terkecil.

b)

fungsi yang tumbuh lebih lambat daripada hukuman kuadratik yang terkait dengan kuadrat terkecil.

c)

fungsi yang tumbuh lebih cepat daripada hukuman kuadratik yang terkait dengan kuadrat terbesar.

d)

fungsi yang tumbuh lebih lambat daripada hukuman kuadratik yang terkait dengan kuadrat terbesar.

e)

fungsi yang kuat terhadap norma kuat

94.

Model sederhana dari variasi intensitas linear (baik) antara dua gambar adalah

a)

model bias dan gain

b)

model warna

c)

model penggabungan

d)

model penjahitan

e)

semua salah

95.

Alternatif untuk mengambil perbedaan intensitas adalah

a)

dengan melakukan relasi

b)

dengan melakukan pengambilan gambar

c)

dengan melakukan korelasi

d)

dengan menambah intensitas

e)

semua benar

96.

Solusi paling sederhana adalah melakukan pencarian penuh pada beberapa rentang shift, menggunakan langkah

a)

pixel utama

b)

integer atau sub-pixel

c)

mendeteksi rentang shift

d)

pencocokan blok

e)

eksplorasi blok

Computer Vision II

Total questions: 96

Worksheet time: 48mins

Similar Resources on Wayground