人工智能导论 习题解答习题6.docx

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1、第6章习题解答1 .填空题1）视觉功能、感知、加工 解释2）仿生学，工程3） 0-2554） R、G、B, 0255,颜色值5）不同特征、区分开6）算法，特定目标，标记7）图像子区域.，理解和分析8）物体分割、语义分割和实例分割9）同一类不同的个体10）哪一类11）特征信息，身份识别12）人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取，匹配与识别13）软件算法，自行完成行驶14）通用文字识别，垂直场景文字识别2.简答题D计算机视觉的主要研究目标是什么？第一个研究目标是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务。换句话说，要使计算机能 借助各种视觉传感器（如CCD、CMOS摄像器件等）获取场景的

2、图像，从中感知和恢复环境 中物体的几何性质、姿态结构、运动情况、相互位置等，并对客观场景进行识别、描述、解 释，进而做出判定和决断。第二个研究目标是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段, 掌握和理解人脑视觉工作的机理（如计算神经科学）。这里主要研究的是生物学机理。2）简述计算机视觉系统的组成。（1）图像采集计算机视觉是从获取客观世界的图像开始的。为采集图像，需要使用一定的采集装置或 设备，这里的装置和设备可以是各种光敏摄像机，包括遥感设备、X射线断层摄影仪、雷达、 超声波接收器等。取决于不同的感知器，产生的图像可以是普通的二维图像、三维图组或者 一个图像序列。（2）预处理采集图像后，为更方便

3、有效地获取其中的信息，提高后续加工的效率，常需对图像进行 一定的预处理。（3）特征检测特征检测也称基元检测，是指图像中有比较显著特点的基本单元，一般常说的基元主要 有：边缘、角点、直线段、圆、孔、椭圆以及其他兴趣点等（也包括它们的一些结合体）。 对这些基元的检测是常见的工作。（4）图像分割图像分割指将感兴趣的目标区域从图像中分离并提取出来,也可看作是基元检测的一种 推广。（5）图像的高级处理高级处理有理解图像内容的含义，是计算机视觉中的高阶处理，主要是在图像分割的基 础上再对分割出的图像块进行理解，这一阶段采用模式识别或机器学习方法，如利用卷积神 经网络等算法，训练出合理的模型，对目标进行识别

4、、分类等操作。3）简述人脸识别的优势与困难。人脸识别的优势：人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方 式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。不被察觉的特点对于一 种识别方法也很重:要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容 易被欺骗。人脸识别的困难：人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。在视觉特点上，首先，不同 个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器它的结构外形都很相似。这样 的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。其次， 人脸的外形很不稳定，人可以通

5、过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视 觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素 的影响。4）无人驾驶是如何分级的？美国汽车工程师学会（SAE）定义了 6个无人驾驶等级，从0级（完全手动）到5级 （完全自动）。这些无人驾驶等级准则已经被美国交通部采纳。级（无自动驾驶）L1级（辅助驾驶）L2 （半自动驾驶）L3 （有条件自动驾驶）L4 （高度自动驾驶）L5 （完全自动驾驶）5）什么是OCR?OCR （光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符， 通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字

6、的过程； 即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件， 并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。6）简述OCR的识别过程。一个OCR识别过程须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经 人工校正将认错的文字更正，将结果输出。1 .影像输入：需经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，将影像转入计算机。2 .影像预处理：影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、 文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。对待识别图像进行如下预处理，可以降低特征提取算

7、法的难度，并能提高识别的精度。1）对图像进行二值化处理，使图像只包含黑色的前景信息和白色的背景信息，提升识 别处理的效率和精确度。2）图像降噪：在对图像中印刷体字符进行识别处理前，需要根据噪声的特征对待识别 图像进行去噪处理，提升识别处理的精确度。3）倾斜校正：由于扫描和拍摄过程涉及人工操作，输入计算机的待识别图像或多或少 都会存在些倾斜，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，就需要进行图像方向检测，并 校正图像方向。3 .文字特征抽取单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识 别的好坏。4 .对比识别当输入文字算完特征后，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容 应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字样的特征抽取方法所得的特征群组。5 .人工校正OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅 是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地 方。6 .结果输出。将识别结果按要求输出。