NEW
Font size
WorksheetsTrí tuệ nhân tạo AI Nhóm 2
Total questions: 10
Worksheet time: 3mins
Bộ lọc tương quan thường được chuyển đổi ảnh sang miền nào để so sánh mẫu?
Miền thời gian
Miền tần số (FFT)
Miền không gian 3D
Miền màu
Trong các bước thiết kế bộ lọc tương quan, bước nào là quan trọng đầu tiên?
Xác định mẫu cần tìm
Chuẩn bị dữ liệu (chuyển FFT)
Kiểm tra và điều chỉnh hiệu suất
Bổ sung phương pháp cải tiến
Trong công thức bộ lọc tương quan, ký hiệu nào biểu thị tọa độ trung tâm của hình ảnh mẫu?
j
N
mₓ và mᵧ
x và y
Thuật toán nào trong tài liệu có nhiệm vụ giảm chiều dữ liệu bằng cách tìm các thành phần chính?
PCA
LDA
ICA
Gabor Wavelet
Tham số minNeighbors trong detectMultiScale giúp:
Xác định tỷ lệ thu phóng của ảnh
Loại bỏ phát hiện sai bằng cách yêu cầu số lượng vùng lân cận tối thiểu
Xác định tọa độ trung tâm của khuôn mặt
Chuyển đổi ảnh sang miền tần số
Trong các kỹ thuật nêu trong tài liệu, phương pháp nào mô phỏng hệ thống thị giác người bằng cách trích xuất đặc trưng cạnh và tần số?
Gabor Wavelet
Kernel PCA
Mạng nơ-ron mờ
Viola–Jones
Bạn muốn xây dựng một hệ thống điểm danh tự động bằng camera trong lớp học đông người. Bước quan trọng đầu tiên bạn nên thực hiện là:
Dùng bộ lọc tương quan để tìm vị trí khuôn mặt trong ảnh.
Điều chỉnh tham số scaleFactor của Viola–Jones cho từng sinh viên.
Áp dụng LDA ngay để nhận dạng danh tính từng khuôn mặt.
Chỉ cần chụp ảnh toàn bộ lớp rồi so sánh bằng mắt.
Một công ty muốn phát triển ứng dụng mở khóa điện thoại bằng Face ID trong điều kiện ánh sáng yếu. Để tăng khả năng phân biệt người dùng, kỹ thuật nào nên kết hợp với dữ liệu khuôn mặt đã phát hiện?
Chuyển toàn bộ ảnh sang ảnh đen trắng mà không trích đặc trưng.
Chỉ tăng giá trị minNeighbors của Viola–Jones.
Dùng bộ lọc màu để làm ảnh sáng hơn.
PCA hoặc LDA để trích xuất đặc trưng nhận dạng
Khi huấn luyện mô hình nhận dạng khuôn mặt, bạn thấy rằng ảnh đầu vào có độ phân giải lớn, xử lý chậm. Giải pháp nào giúp giảm kích thước dữ liệu nhưng vẫn giữ thông tin quan trọng về đặc trưng?
Chỉ nén ảnh bằng JPEG chất lượng thấp.
Giảm số lượng khuôn mặt trong tập huấn luyện bằng cách bỏ bớt ảnh.
Dùng PCA để giảm chiều dữ liệu.
Chuyển ảnh sang thang màu xám mà không trích đặc trưng.
Hạn chế chính của phương pháp Viola-Jones là ?
Chỉ hoạt động trên màu ảnh
Không thể phát hiện khuôn mặt cùng 1 lúc
Không phân biệt được danh tính từng người
Bắt buộc dùng mô hình Markov ẩn
