Computer Vision

Datum: Juli 2014
Prüferin: Elli Angelopoulou
Beisitzer: ??
Art der Prüfung: Schriftliche Klausur über 120 Minuten, 5 ECTS

Da Elli die FAU nach diesem Semester verlässt und nicht viel Zeit hat, wurde die mündliche Prüfung aufgrund der Menge an Studenten in eine schriftliche Klausur über 120 Minuten geändert. Ich hab hier mal zusammengefasst, was ich von den 17 Seiten noch alles im Gedächtnis hatte.

Die Prüfung war im Allgemeinen fair und behandelte quasi alle Themen, die in der VL behandelt wurden + Corner Detection aus der Übung.

Image Formation:

Ein paar Fragen zum ankreuzen, ob der jeweilige Kameraparameter extrinsic oder intrinsic ist
Formel und Definition von Radiance
Was ist Foreshortening? Wie wirkt sich Foreshortening auf Radiance aus?

Textures:

Definition von Textures
Drei Dinge, wofür man Texture verwenden kann

Edge Detection:

Allgemeinen Aufbau eines Edge Detectors beschreiben, keinen spezifischen wie Canny usw. Zusätlich zur Beschreibung alle Formeln bzw. mathematischen Methoden für Edge Detection angeben, keine Filter Masken usw.
Wie wird die Methode des Überprüfens auf einen Nulldurchgang genannt?
Die einzelnen Schritte und Formeln zur Berechnung von Edge Strength und Edge Orientation angeben.

Corner Detection:

Formel für Structure Tensor angeben
Noch zwei weitere Fragen, welche mir nicht mehr einfallen

Hough Transform:

Drei geometrische Figuren angeben, die mittels Hough Transform erkannt werden können.

Convolution:

Convolution ist separierbar. Bringt dies irgendwelche Vor- oder Nachteile? Erklärung
Separierbare Funktionen f = (f1,f2) und g = (g1, g2) gegeben. h = f * g ebenfalls separierbar? Mathematisch beweisen.

Multi-View Geometry:

Skizze vom Basic binocular stereo setup
Epipole, epipolar line und epipolar plane erklären
Correspondence problem erklären
Epipolar constraint erklären und algebraische Darstellung angeben

Motion:

Definition von Optical Flow und Motion Field angeben
Welcher Zusammenhang besteht zwischen Motion Field und Optical Flow? Erklärung und evtl. Skizze dazu

State Estimation:

Kalman Filters

Alle nötigen Variablen des Kalman Filters angeben und benennen
Die zwei Grundlegenden Formeln des Kalman Filters angeben

Particle Filters

Worin unterscheiden sich Kalman und Particle Filter?
Erkläre die Grundlage, auf der der Particle Filter Vorhersagen bestimmt

Case Study:

Anwendungsbezogene Fragestellung. Es soll eine Lösung zu einem Beispielproblem vorgeschlagen werden.

Angabe: Eine Organisation hält eine online Datenbank mit verschiedenen Pflanzen/Blumen. Der Anwender soll nun die Möglichkeit haben ein Bild einer Blume hochzuladen nach dem anschließend die Datenbank durchsucht wird. Welche CV Methoden würden sie verwenden?

Other:

Eine Aufgabe bestand aus mehreren True/False Ankreuzfragen, allerdings weiß ich da momentan nur noch eine.

Für die meisten Menschen reichen drei Grundfarben aus, um eine gegebene Farbe daraus zu mischen