Пусть дано изображение шириной и высотой в 22 пикселя. Ширина и высота «скользящего окна» равна 8 пикселям. Чему равно число различных положений «скользящего окна» на исходном изображении:
Пусть дано изображение шириной и высотой в 32 пикселя. Ширина и высота «скользящего окна» равна 10 пикселям. Чему равно число различных положений «скользящего окна», полностью лежащего на исходном изображении:
Что из нижеперечисленного является результатом детектирования объектов на изображении:
Что из нижеперечисленного может использоваться в качестве классификаторов в методах детектирования объектов на изображении, основанных на извлечении признаков:
Что из нижеперечисленного является основными этапами алгоритма вывода в методах детектирования объектов на изображении, основанных на извлечении признаков:
Что из нижеперечисленного является основными этапами алгоритма вывода в методах детектирования объектов на изображении, основанных на сравнении с шаблоном:
Что из нижеперечисленного может использоваться в качестве признаков, извлеченных из изображения в методах детектирования объектов на изображении, основанных на извлечении признаков:
Пусть рассматривается метод детектирования объектов на изображении, основанный на извлечении признаков. В качестве признакового описания используется HoG (гистограмма ориентированных градиентов), в качестве классификатора – машина опорных векторов (обученный при фиксированной размерности пространства признаков). Известно, что на изображении имеются объекты разного масштаба. Какой из нижеперечисленных подходов возможно применить в данном случае:
Пусть рассматривается метод детектирования объектов на изображении, основанный на сопоставлении с шаблоном, который представляет собой набор дескрипторов ключевых точек. В качестве меры совпадения ключевой точки на изображении с точкой на шаблоне используется критерий близости их дескрипторов по евклидовой метрике (значение данной величины должно быть меньше определенного порога). К чему приведет увеличение значения данного порога:
Пусть рассматривается метод детектирования объектов на изображении, основанный на сопоставлении с шаблоном, который представляет собой набор дескрипторов ключевых точек. В качестве меры совпадения ключевой точки на изображении с точкой на шаблоне используется критерий близости их дескрипторов по евклидовой метрике (значение данной величины должно быть меньше определенного порога). К чему приведет уменьшение значения данного порога:
