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