Bildverstehen II an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Bildverstehen II an der TU München

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Was sind Mischmodelle? Wann kommen diese zum Einsatz?

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Welches Problem hat die grundlegende Bayes-Entscheidungsregel?

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Welche verschiedenen Datensätze sind zum Training von Klassifikatoren notwendig? Welche Anforderungen an die Datensätze besteht?
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Welche zwei großen Gruppen von Klassifikatoren können unterschieden werden?

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Was ist das grundlegende Prinzip der Entscheidungstheorie?

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Was kann unternommen werden um den Curse of dimensionality zu besiegen?

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Wei kann ein Klassifikator konzeptuell beschrieben werden?
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Wie kann Linienextraktion in Farbbildern prinzipiell durchgeführt werden?

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Wodurch werden Muster beschrieben?

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Was ist das Prinzip der Bayes-Klassifikation mit Zurückweisung? Welche Funktion hat sie?

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Nenne 3 Farbräume, die auf Farbordnung basieren.
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Wie wird das Matching-Modell erzeugt? Durch welche Maßnahmen kann beim kantenbasierten 3D-Matching die Anzahl der Ansichten drastisch reduziert werden?

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Bildverstehen II

Was sind Mischmodelle? Wann kommen diese zum Einsatz?
In einigen Anwendungen kann es vorkommen, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Klassen nicht als einzige Normalverteilung beschrieben werden kann, oft aber als Linearkombination mehrerer Dichtefunktionen. Diese gemischten Wahrscheinlichkeitserteilungen werden Mischmodelle genannt (MM).

Bildverstehen II

Welches Problem hat die grundlegende Bayes-Entscheidungsregel?
Sie weißt jedem Merkmalsvektor eine Klasse zu, selbst wenn diese äußerst unwahrscheinlich sind.

Bildverstehen II

Welche verschiedenen Datensätze sind zum Training von Klassifikatoren notwendig? Welche Anforderungen an die Datensätze besteht?
1. Trainingsdatensatz: dient zur Bestimmung der Parameter des Klassifikators, indem Fehlerrate auf Trainingsdaten minimiert wird. 2. Validierungsdatensatz: Dient dazu, Hyperparameter festzulegen indem Fehlerrate bei Variation der Hyperparameter auf Validierungsdatensatz minimiert wird. Für jede Kombination üblicherweise Training auf Trainingsdaten und Bestimmung der Fehlerrate auf Validierungssatz. 3. Testdatensatz: Bestimmung der Güte der Generalisierungseigenschaften des Klassifikators (Fehlerrate auf unbekannten Daten). Alle drei Datensätze müssen disjunkt sein.

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Welche zwei großen Gruppen von Klassifikatoren können unterschieden werden?
1. Klassifikatoren, die a-posteriori-Wahrscheinlichkeitsverteilungen (oder über Bayes-Regel a-priori-Verteilungen) der einzelnen Klassen konstruieren 2. Klassifikatoren, die explizite Trennflächen zwischen den einzelnen Klassen konstruieren.

Bildverstehen II

Was ist das grundlegende Prinzip der Entscheidungstheorie?
Der Merkmalsvektor wird als Zufallsvariable im Merkmalsraum aufgefasst und derjenigen Klasse zugeordnet, für die die a-posteriori-Wahrscheinlichkeit maximiert wird. (Bayes-Entscheidunsregel, liefert besten Klassifikator)

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Was kann unternommen werden um den Curse of dimensionality zu besiegen?
Annahme der Form der Verteilung möglich, z.B. Normalverteilung. Dann müssen nur noch Parameter der Verteilung geschätzt werden (z.B. MLE).

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Wei kann ein Klassifikator konzeptuell beschrieben werden?
Abbildung aus Merkmalsraum in die diskrete Menge der Klassen

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Wie kann Linienextraktion in Farbbildern prinzipiell durchgeführt werden?
Durch Extraktion dunkler Linien in der Farbkantenamplitude (Wurzel EW metrischer Tensor).

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Wodurch werden Muster beschrieben?
Merkmale, zusammengefasst in Merkmalsvektor. Ein Merkmal beschreibt eine charakteristische Eigenschaft des Musters (Bsp.: RGB-Farbwerte, Regionenmerkmale, Grauwertmerkmale)

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Was ist das Prinzip der Bayes-Klassifikation mit Zurückweisung? Welche Funktion hat sie?
Unwahrscheinliche Merkmalsvektoren können zuürückgewiesen werden. Berechnung der k-sigma-Wahrscheinlichkeit (bezieht sich auf quadrierten Mahalanobis.Abstand des Merkmalsvektors zum Mittelwert der Klasse; Wahrscheinlichkeit das Merkmalsvektor außerhalb k-sigma-Ellipsoids um Mittelwert liegt) Rückweisung dient zur Neuheitserkennung.

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Nenne 3 Farbräume, die auf Farbordnung basieren.
HSI, HLS, HSV

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Wie wird das Matching-Modell erzeugt? Durch welche Maßnahmen kann beim kantenbasierten 3D-Matching die Anzahl der Ansichten drastisch reduziert werden?
- Aus dem Bild jeder virtuellen Kamera wird ein Template erzeugt - Maßnahmen zur Reduzierung der Anzahl: Suchraumeinschränkung (durch Vorwissen) Verschmelzen ähnlicher benachbarter Ansichten Verwenden eines hierarchischen Ansatzes (ähnlich zu Pyramidenansatz)

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