В чем основное преимущество использования моделей объектов, основанных на частях, по сравнению с bag-of-words подходом:
Основное назначение операции выравнивания гистограммы:
Основное назначение вычисления ориентации ключевой точки в детекторе SIFT:
Пусть словарь в алгоритме классификации изображений изображений, основанном на bag-of-words подходе, строится с использованием алгоритма k-means на наборе из M дескрипторов ключевых точек, размерность дескриптора равна N, число кластеров равно L. Чему будет равна размерность итогового признакового описания изображения:
Пусть словарь в алгоритме классификации изображений изображений, основанном на bag-of-words подходе, строится с использованием алгоритма k-means. Число кластеров равно 3, центроиды кластеров равны, соответственно (0,0), (1, 1) и (2,2). Изображение, для которого необходимо построить признаковое описание, содержит 4 ключевых точки с дескрипторами, равными (-1, -1), (-2, -2), (3, 3) и (3.25, 3.75). Какое из нижеперечисленных признаковых описаний соответствует данному изображению:
Пусть словарь в алгоритме классификации изображений изображений, основанном на bag-of-words подходе, строится с использованием алгоритма k-means. Число кластеров равно 3, центроиды кластеров равны, соответственно (0,0), (1, 1) и (2,2). Изображение, для которого необходимо построить признаковое описание, содержит 2 ключевых точки с дескрипторами, равными (0, 0.25) и (1.75, 1.75). Какое из нижеперечисленных признаковых описаний соответствует данному изображению:
Камеры была откалибрована для изображений с разрешением 320 x 240. В результате получилась матрица внутренних параметров камеры
и нулевые коэффициенты дисторсии. Какой станет матрица внутренних параметров, если увеличить разрешение изображений до 640 x 480?
Основное свойство аффинного преобразования?
В чем заключается основное преимущество дескриптора SURFнад дескриптором SIFT:
Результатом работы алгоритма классификации изображений является:
