Foto

A highly detailed and engaging digital illustration depicting automated image recognition technology, neural networks in action, and photogrammetry concepts, with bright colors and futuristic design elements.

Automated Image Recognition Quiz

Test your knowledge on automated image recognition and photogrammetry through this comprehensive quiz. Consisting of 25 questions, this quiz will challenge your understanding of pixel sampling, image processing, neural networks, and correlation techniques.

  • Improve your skills in image classification.
  • Learn about advanced concepts in digital photogrammetry.
  • Expand your knowledge in neural networks and their applications.
25 Questions6 MinutesCreated by ScanningData202
Câți pixeli sunt necesari pentru recunoașterea unei clase de informații pe cale automată ? *
10N pixeli
N+1 pixeli
N pixeli
Ce se înțelege prin eșantionare si reeșantionare ?
Pixel de forma ortogonală
Aducerea la o formă dreptunghiulară
Înregistrarea sub formă de pixel și schimbarea dimensiunii pixelului
Ce se înțelege prin fotogramă cu geometrie constantă și geometrie variabilă ?
Elemente de orientare exterioară pentru întreaga fotogramă și elemente de orientare diferite pentru fiecare pixel, rând de pixeli, sau matrice de pixeli
Distanța focală constantă
Elemente de orientare exterioară aproximative
Ce se obține prin modelarea imaginii cu ajutorul histogramei ?
Se creează un nou plan imagine în care valorile de gri sunt uniform distribuite
Se creează o imagine cu pixeli colorați
Se creează o imagine cu rezoluție geometrică superioară
Ce prelucrări geometrice se fac automat în fotogrammetria digitală ?
Fotointerpretarea și ortofotoredresarea la scări mici
Restituția digitală la scări foarte mici
Toate genurile de orientare, exploatarea fotogramei și stereogramei, Modelul Digital Altimetric (MDA) și ortofotoredresarea.
Pentru ce este folosită relația: 
6
6
Calculul pixelului de digitizare
Rezoluția radiometrică a imaginii
Pasul de digitizare funcție de rezoluția radiometrică
Care este mărimea pasului de digitizare pentru un film cu R=100l/mm ?
5,8 μ
3,5 μ
2,2 μ
Pentru ce este folosită transformarea: 
8
8
Filtrarea spațială trece-jos
Corelația bidimensională plană
Corelația bidimensională în cazul terenului accidentat
Câți biți sunt necesari pentru codificarea unei imagini alb-negru în sistemul binar cu 256 niveluri de gri ?
K=13
K=8
K=5
Ce repezintă ecuația: 𝑞 = 𝑓 (𝑔)
Legătura geometrică între 2 imagini
Legătura funcțională dintre variabila independentă și dependentă
Legătura geometrică dintre o imagine terestră și una aeriană
Pentru ce este folosită covarianța și coeficientul de corelație ?
Pentru detectarea automată a punctelor conjugate
Legătura dintre rezoluția geometrică și radiometrică
Legătura dintre sistemele de coordonate
Cîți octeți sunt necesari pentru digitizarea unei imagini analogice de 10 x 10 mm, cu dimensiunile pixelului de 0,01 x 0,02 mm ?
5 × 10^5 + 2
2 × 10^2 + 2
5× 10^2 + 2
De câte feluri sunt ponderile sinaptice ?
De trei feluri: excitatoare, inhibatoare și nule
De două feluri: excitatoare și inhibatoare
Numere reale care ponderează semnalul de ieșire
Care sunt elementele principale ale rețelei neuronale artificiale ?
Intrarea netă, suma ponderată și potențialul de activare
Valoarea de prag θ, deplasarea reală BIAS și funcția de activare
Neuronul artificial, arhitectura rețelei și algoritmul de antrenare
Ce reprezintă datele de pe diagonala principală la matricea de confuzie ?
Eroarea de contaminare
Totalul pixelilor clasificați
Concordanța dintre clasificare și rezultatul verificărilor pentru fiecare clasă
Ce funcție are algoritmul de antrenare la recunoașterea prin metoda rețelelor neuronale ?
Funcția de propagare înainte și înapoi
Ajustarea ponderilor sinaptice
Funcția de calcul a relației delta singulară
Pentru ce sunt folosite relațiile:
17
Sunt folosite la clasele normale Gauss multivariate
Pentru clasificarea folosind pragul de probabilitate
Pentru calculul momentelor centrate
Ce se determină cu relația 
18
18
Forma suprafeței de decizie
Separarea a două suprafețe
Separarea claselor multivariate
La ce fel de prelucrare se folosește relația: 
19
19
La operațiile de tip fereastră
La compararea a două imagini
La binarizarea imaginilor
Ce reprezintă relația:
20
20
Cazul particular de clasificare Bayes
Cazul general de clasificare Bayes
Cazul verosimilității maxime
Care este numărul de poziții posibile pe care matricea țintă le poate lua în matricea de căutare pentru formatele 4x4 pixeli și 14x14 pixeli ?
64
201
121
Ce transformare se realizează cu relația:
22
22
Calculul coeficientului de covarianță
Transformarea radiometrică la similaritate
Transformarea geometrică și radiometrică unidimensională
Ce se calculează cu relațiile:
1
1
Coordonatele punctelor epipolare
Coordonatele punctelor conjugate
Coordonatele centrelor epipolare a două fotograme
Ce reprezintă ecuația: 
24
24
Regula de clasificare Gauss multivariată
Clasificarea după momentele centrate de ordinul II
Clasificarea după funcțiile discriminant
Cum se obține piramida imagine multirezoluție geometrică ?
Prin interpolare de ordinul II
Prin expandarea rezoluției radiometrice
Prin eliminarea fiecărei a doua linie și coloană a matricei imagine
{"name":"Foto", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Test your knowledge on automated image recognition and photogrammetry through this comprehensive quiz. Consisting of 25 questions, this quiz will challenge your understanding of pixel sampling, image processing, neural networks, and correlation techniques.Improve your skills in image classification.Learn about advanced concepts in digital photogrammetry.Expand your knowledge in neural networks and their applications.","img":"https:/images/course6.png"}
Powered by: Quiz Maker