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Visión por ordenador y reconocimiento de imágenes - Examen
  • 1. La visión por ordenador es un campo interdisciplinar que permite a los ordenadores interpretar y comprender el mundo visual a partir de imágenes digitales o vídeos. Implica el desarrollo de algoritmos y técnicas para extraer información significativa de los datos visuales, imitando las capacidades del sistema visual humano. El reconocimiento de imágenes, un subconjunto de la visión por ordenador, se centra en la identificación y categorización de objetos, escenas o patrones en imágenes o vídeos. Mediante el uso del aprendizaje profundo, las redes neuronales y el aprendizaje automático, la visión por ordenador y el reconocimiento de imágenes tienen aplicaciones en diversos ámbitos, como la asistencia sanitaria, los vehículos autónomos, la vigilancia y la realidad aumentada, entre otros.

    ¿Qué es la visión por ordenador?
A) El uso de pantallas de ordenador para mostrar imágenes.
B) Proceso de filtrado y mejora de imágenes visuales.
C) Campo de estudio que permite a los ordenadores interpretar y comprender la información visual del mundo real.
D) Estudio del funcionamiento de la visión humana.
  • 2. ¿Para qué sirve el preprocesamiento de imágenes en visión por ordenador?
A) Cambiar las dimensiones de la imagen.
B) Mejora de la calidad de imagen y reducción del ruido para un mejor análisis.
C) Desenfoque de imágenes para conseguir un efecto artístico.
D) Distorsión aleatoria de imágenes.
  • 3. ¿Qué se entiende por "segmentación de imágenes"?
A) Combinar varias imágenes en una.
B) Dividir una imagen en regiones u objetos significativos para su análisis.
C) Crear una imagen especular del original.
D) Eliminar colores de una imagen.
  • 4. ¿Qué métrica de evaluación se utiliza habitualmente en las tareas de clasificación de imágenes?
A) R-cuadrado
B) Puntuación F1
C) Precisión
D) Error cuadrático medio
  • 5. ¿Qué técnica se puede utilizar para reducir el sobreajuste en los modelos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes?
A) Añadir más capas a la red
B) Aumentar el ritmo de aprendizaje
C) Utilización de lotes más pequeños
D) Regularización de abandonos
  • 6. ¿Qué se entiende por "aprendizaje de transferencia" en el contexto del aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes?
A) Transferencia de imágenes entre distintos dispositivos.
B) Transferencia de gradientes durante la retropropagación.
C) Utilización de modelos preentrenados y ajuste fino para una tarea específica.
D) Transferencia de píxeles de imagen a una nueva imagen.
  • 7. ¿Para qué sirve una "capa de agrupamiento" en una red neuronal convolucional?
A) Normalización de los valores de entrada.
B) Aumento del número de parámetros.
C) Introducir la no linealidad en la red.
D) Reducir las dimensiones espaciales de la entrada.
  • 8. ¿Qué función de activación se utiliza habitualmente en las redes neuronales convolucionales?
A) ReLU (Unidad lineal rectificada)
B) Sigmoide
C) Lineal
D) Tanh
  • 9. ¿Para qué sirve una "matriz de confusión" en la evaluación de modelos de clasificación de imágenes?
A) Resumir el rendimiento de un modelo de clasificación utilizando los valores de verdadero positivo, falso positivo, verdadero negativo y falso negativo.
B) Conversión de imágenes a escala de grises.
C) Desenfoque de imágenes para proteger la intimidad.
D) Creación de imágenes compuestas.
  • 10. ¿Cuál es un ejemplo de conjunto de datos popular utilizado habitualmente para tareas de reconocimiento de imágenes?
A) Conjunto de datos sobre spam
B) Conjunto de datos de letras de canciones
C) ImageNet
D) Conjunto de datos meteorológicos
  • 11. ¿Qué modelo CNN preentrenado se utiliza habitualmente para diversas tareas de reconocimiento de imágenes?
A) AlexNet
B) VGGNet
C) InceptionNet
D) ResNet (red residual)
  • 12. ¿Qué es la "segmentación de instancias" en el contexto de la detección de objetos?
A) Aplicación de filtros de color a las imágenes.
B) Suavizado de las intensidades de los píxeles.
C) Identificación y delimitación de objetos individuales dentro de una escena.
D) Conversión de imágenes a blanco y negro.
  • 13. ¿Qué significa CNN?
A) Red neuronal controlada
B) Red neuronal compleja
C) Red neuronal informatizada
D) Red neuronal convolucional
  • 14. ¿Qué técnica puede utilizarse para ajustar un modelo CNN preentrenado a una nueva tarea?
A) Inyección de ruido
B) Aprendizaje por transferencia
C) Recorte de imágenes
D) PCA Reducción de la dimensionalidad
  • 15. ¿Qué método puede utilizarse para calcular el flujo óptico en el tratamiento de vídeo?
A) Transformada de Fourier
B) Ecualización del histograma
C) Desenfoque gaussiano
D) Método Lucas-Kanade
  • 16. ¿Qué función de activación se utiliza habitualmente en la capa de salida de una CNN para la clasificación multiclase?
A) Sigmoide
B) Tanh
C) ReLU
D) Softmax
  • 17. ¿Qué capa de una CNN se encarga de reducir las dimensiones espaciales?
A) Capa convolucional
B) Capa de activación
C) Capa totalmente conectada
D) Capa de agrupamiento
  • 18. ¿Qué significa el término "SIFT" en el contexto del reconocimiento de imágenes?
A) Seguimiento facial semiintegrado
B) Técnica de filtrado selectivo de imágenes
C) Transformación de características invariantes de escala
D) Segmentación de características y texturas de imágenes
  • 19. ¿Qué técnica se utiliza habitualmente para extraer características de las imágenes?
A) Máquinas de vectores soporte (SVM)
B) Redes neuronales convolucionales (CNN)
C) Análisis de componentes principales (ACP)
D) Vecinos más próximos (KNN)
  • 20. ¿Para qué sirve la homografía en la visión por ordenador?
A) Detección de bordes de objetos.
B) Desenfoque de los límites de la imagen.
C) Normalización de histogramas de imágenes.
D) Mapeo de una imagen en otro plano de imagen.
  • 21. ¿Qué técnica se utiliza para identificar y localizar objetos dentro de una imagen?
A) Extracción de características
B) Clasificación de imágenes
C) Detección de objetos
D) Segmentación de imágenes
  • 22. ¿Qué función de pérdida se utiliza habitualmente en tareas de clasificación de imágenes?
A) Pérdida L1
B) Error cuadrático medio
C) Pérdida de entropía cruzada
D) Pérdida de entropía cruzada binaria
  • 23. ¿Qué técnica se utiliza para la eliminación de ruido de imágenes en visión por ordenador?
A) Rotación de imágenes
B) Añadir ruido a las imágenes
C) Eliminación de ruido de medios no locales
D) Aumento de la resolución de imagen
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