Khái niệm nào được sử dụng để biểu diễn các đặc điểm cục bộ của ảnh là bất biến theo tỷ lệ và góc quay?

Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu được sử dụng để giảm số lượng biến trong một tập dữ liệu lớn, đồng thời giữ lại càng nhiều thông tin quan trọng càng tốt. PCA thực hiện điều này bằng cách chuyển đổi các biến ban đầu thành một tập hợp các biến mới, được gọi là các thành phần chính, là các tổ hợp tuyến tính của các biến ban đầu. Thành phần chính đầu tiên nắm bắt được phương sai lớn nhất trong dữ liệu, thành phần chính thứ hai nắm bắt được phương sai lớn thứ hai, và cứ tiếp tục như vậy. Bằng cách chọn một số lượng nhỏ các thành phần chính, ta có thể giảm đáng kể số lượng biến trong tập dữ liệu, đồng thời giữ lại phần lớn thông tin quan trọng. Điều này làm cho PCA trở thành một kỹ thuật hữu ích để tạo ra các hình ảnh nhỏ gọn mà vẫn giữ được những đặc điểm quan trọng của chúng.

Phân tích:

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các thuật toán thường được sử dụng trong lĩnh vực phát hiện đối tượng (object detection) trong ảnh.

Đánh giá các lựa chọn:

• A. Phân cụm K-mean: K-mean là một thuật toán phân cụm, thường được sử dụng để nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau. Nó không phải là thuật toán chính để phát hiện đối tượng, mà thường được dùng trong các bước tiền xử lý hoặc phân tích dữ liệu sau phát hiện.
• B. Rừng ngẫu nhiên: Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) là một thuật toán học có giám sát, có thể được sử dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy. Tuy nhiên, nó không phải là thuật toán phổ biến nhất cho phát hiện đối tượng trực tiếp trong ảnh, mà thường cần kết hợp với các kỹ thuật khác.
• C. Thác Haar: Thác Haar (Haar Cascade) là một thuật toán phát hiện đối tượng được thiết kế đặc biệt cho việc phát hiện các đặc trưng giống Haar. Nó đã từng rất phổ biến, đặc biệt trong việc phát hiện khuôn mặt, do tính hiệu quả về mặt tính toán.
• D. Máy vectơ hỗ trợ (SVM): SVM là một thuật toán học có giám sát, có thể được sử dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy. Nó có thể được sử dụng trong phát hiện đối tượng, nhưng thường cần kết hợp với các bộ trích xuất đặc trưng khác.

Kết luận:

Trong các lựa chọn được đưa ra, Thác Haar là thuật toán thường được sử dụng trực tiếp để phát hiện đối tượng trong ảnh, đặc biệt là trong các ứng dụng thời gian thực. Các thuật toán khác có thể được sử dụng, nhưng không phải là lựa chọn điển hình nhất.

Phân tích các lựa chọn:

• A. Phân tích thành phần chính (PCA): PCA là một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu, thường được sử dụng để trích xuất các đặc trưng quan trọng nhất từ một tập dữ liệu. Mặc dù nó có thể được sử dụng trong xử lý ảnh, nhưng nó không trực tiếp được sử dụng để phát hiện và theo dõi các điểm mốc trên khuôn mặt.
• B. Dòng quang: Dòng quang (Optical Flow) là một phương pháp ước tính sự chuyển động của các pixel giữa hai khung hình liên tiếp trong một chuỗi video. Nó hữu ích cho việc theo dõi chuyển động tổng thể, nhưng không đặc biệt tập trung vào việc xác định và theo dõi các điểm mốc cụ thể trên khuôn mặt.
• C. Mô hình hình dạng hoạt động (ASM): ASM là một kỹ thuật được thiết kế đặc biệt để phát hiện và theo dõi các điểm mốc trên khuôn mặt. Nó sử dụng một mô hình thống kê về hình dạng khuôn mặt và tìm kiếm hình dạng phù hợp nhất với hình ảnh hoặc video đầu vào.
• D. Biểu đồ độ dốc định hướng (HOG): HOG là một phương pháp mô tả đặc trưng hình ảnh bằng cách tính toán các độ dốc định hướng của các pixel trong một vùng ảnh. Nó thường được sử dụng để phát hiện đối tượng, chẳng hạn như người đi bộ, nhưng không phải là phương pháp chính để theo dõi các điểm mốc cụ thể trên khuôn mặt.

Kết luận:

Dựa trên phân tích trên, Mô hình hình dạng hoạt động (ASM) là kỹ thuật phù hợp nhất để phát hiện và theo dõi các điểm mốc trên khuôn mặt trong hình ảnh hoặc video.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các kỹ thuật xử lý ảnh và thị giác máy tính, đặc biệt là các phương pháp phát hiện và nhận dạng vật thể. Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần xem xét từng đáp án:

• A. Phát hiện đường viền: Kỹ thuật này tập trung vào việc tìm kiếm và kết nối các điểm ảnh có sự thay đổi đáng kể về cường độ (ví dụ: độ sáng, màu sắc) để tạo thành các đường viền bao quanh vật thể. Đường viền thể hiện hình dạng tổng thể của vật thể.
• B. Phân tích kết cấu: Kỹ thuật này tập trung vào việc phân tích các mẫu lặp lại và sự sắp xếp của các điểm ảnh để xác định kết cấu bề mặt của vật thể. Nó không trực tiếp liên quan đến việc nhận biết hình dạng hình học.
• C. Phát hiện đốm màu: Kỹ thuật này tập trung vào việc tìm kiếm các vùng ảnh có màu sắc đồng nhất. Nó không trực tiếp liên quan đến việc nhận biết hình dạng hình học.
• D. Phát hiện cạnh: Kỹ thuật này tìm kiếm các điểm ảnh có sự thay đổi đáng kể về cường độ, nhưng không kết nối chúng thành các đường viền liên tục như phát hiện đường viền. Các cạnh có thể là một phần của hình dạng, nhưng không đại diện đầy đủ cho hình dạng hình học.

Như vậy, đáp án chính xác nhất là phát hiện đường viền (A), vì nó trực tiếp liên quan đến việc xác định và mô tả hình dạng của vật thể dựa trên các đường bao quanh chúng. Phát hiện đường viền cho phép chúng ta nhận biết hình dạng hình học của vật thể.