Khái niệm nào được sử dụng để thể hiện sự chuyển đổi từ cảnh 3D sang hình ảnh 2D?

Dòng quang (Optical Flow) là kỹ thuật được sử dụng để ước tính chuyển động của các đối tượng hoặc pixel trong một chuỗi các khung hình video hoặc hình ảnh. Nó phân tích sự thay đổi về độ sáng giữa các khung hình liên tiếp để xác định hướng và tốc độ của chuyển động.

So khớp mẫu (Template Matching) là một kỹ thuật tìm kiếm một mẫu nhỏ (template) trong một hình ảnh lớn hơn. Nó có thể được sử dụng để theo dõi các đối tượng, nhưng thường kém hiệu quả hơn dòng quang khi đối tượng thay đổi hình dạng hoặc hướng.

Phát hiện góc Harris (Harris Corner Detection) là một thuật toán để tìm các góc trong một hình ảnh. Các góc là các điểm đặc trưng có thể được sử dụng để theo dõi các đối tượng, nhưng nó không trực tiếp cung cấp thông tin về chuyển động.

Biến đổi tính năng bất biến tỷ lệ (SIFT) là một thuật toán để phát hiện và mô tả các đặc trưng cục bộ trong một hình ảnh. Nó có thể được sử dụng để theo dõi các đối tượng, nhưng thường phức tạp hơn và tốn kém tính toán hơn so với dòng quang.

Do đó, đáp án chính xác nhất là A. Dòng quang.

Độ chính xác (Precision), Nhớ lại (Recall) và Điểm F (F-score) đều là các số liệu quan trọng được sử dụng để đánh giá hiệu suất của thuật toán phát hiện đối tượng.

• Độ chính xác đo lường tỷ lệ các đối tượng được phát hiện chính xác so với tổng số đối tượng được phát hiện. Nó cho biết mức độ chính xác của mô hình trong việc xác định các đối tượng.
• Nhớ lại đo lường tỷ lệ các đối tượng được phát hiện chính xác so với tổng số đối tượng thực tế có trong tập dữ liệu. Nó cho biết khả năng của mô hình trong việc tìm ra tất cả các đối tượng.
• Điểm F là trung bình điều hòa của độ chính xác và độ nhớ lại, cung cấp một đánh giá cân bằng về hiệu suất của mô hình.

Do đó, đáp án đúng là "D. Tất cả những điều trên".

Lọc trung vị là một kỹ thuật xử lý ảnh phi tuyến tính được sử dụng để giảm nhiễu, đặc biệt là nhiễu "muối và tiêu" (salt and pepper noise). Lọc trung vị hoạt động bằng cách thay thế giá trị của mỗi pixel bằng giá trị trung vị của các pixel lân cận. Điều này giúp loại bỏ các giá trị nhiễu (các giá trị cực đoan) mà vẫn bảo toàn được các cạnh và chi tiết quan trọng trong ảnh.
Toán tử Sobel được sử dụng để phát hiện cạnh.
Cân bằng biểu đồ được sử dụng để cải thiện độ tương phản.
Bộ lọc Laplacian của Gaussian (LoG) được sử dụng để tìm các cạnh và góc cạnh trong ảnh.

Phân đoạn ảnh là quá trình chia một ảnh thành nhiều vùng hoặc đối tượng có ý nghĩa. Thuật toán phân cụm K-means là một thuật toán phổ biến được sử dụng để phân đoạn ảnh bằng cách nhóm các pixel có đặc điểm tương tự thành các cụm. Các thuật toán khác như tìm kiếm theo chiều sâu, làm mờ Gaussian và biến đổi Fourier không được sử dụng trực tiếp cho phân đoạn ảnh.

A. Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là kỹ thuật chính xác được sử dụng để nhận dạng và "đọc" văn bản từ hình ảnh hoặc video. OCR chuyển đổi hình ảnh chứa văn bản thành dữ liệu văn bản mà máy tính có thể hiểu và xử lý được.

B. Phát hiện chuyển động: Liên quan đến việc xác định sự thay đổi vị trí của đối tượng theo thời gian, không liên quan đến nhận dạng văn bản.

C. Trích xuất đặc trưng: Là một bước trong nhiều quy trình xử lý ảnh, nhưng không trực tiếp thực hiện nhận dạng văn bản.

D. Ghép ảnh: Liên quan đến việc nối nhiều ảnh lại với nhau để tạo ra một ảnh lớn hơn, không liên quan đến nhận dạng văn bản.