Kỹ thuật nào được sử dụng để phát hiện và theo dõi các điểm mốc trên khuôn mặt trong hình ảnh hoặc video?
Trả lời:
Đáp án đúng: C
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.
