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Prüfung: Introduction to Pattern Recognition 7.5 ECTS
Prüfer: Dr. Stefan Steidl
Allgemeines: Ruhige Atmosphäre. Ich hatte den Eindruck, dass Herr Steidl sehr präzise Antworten bevorzugt. Wenn man etwas unklar oder falsch formuliert oder aufschreibt, kann man sicher sein, dass eine Nachfrage dazu kommt. Bei der Benotung wird aber über die ein oder andere kleine Lücke oder schwammige Formulierung hinweggesehen.
- Pattern Recognition Pipeline vorstellen
Hier kann man auch gleich ein paar der behandelten Themen nennen.
- Eine kontinuierlich von 0 auf 16 kHz ansteigende Sinus-Welle wird mit einer Samplingrate von 16 kHz abgetastet. Was hören Sie?
Bis zur Hälfte steigt die Tonhöhe kontinuierlich an, dann sinkt sie wieder ab, weil höhere Frequenzen als die Abtastfrequenz in den niederfrequenten Bereich gemapped werden (Aliasing).
- Was ist ein lineares System?
Definition eines morphologischen Systems hingeschrieben und darauf hingeweisen, dass T eine lineare Transformation ist, wenn man die Operatoren durch + und * ersetzt.
- Was ist die Impulsantwort?
Dirac-Impuls; die Impulsantwort ist dann an Stelle jk, uv ist dann die Dirac-Funktion an Stelle j - u, k - v nach Anwender der Transformation T.
- Filtermaske für Kantenerkennung hinschreiben
Z.B. Sobel-Operator [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1] in x- bzw. [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1] in y-Richtung.
- Woher kommen die Zahlen für den Sobel-Operator?
Da habe ich argumentiert, dass der größere Kernel im Vergleich zu [-1 1] robuster gegen Rauschen ist und die mittlere Zeile höher gewichtet wird. Die Ableitung kann man durch die Vorwärtsdifferenz bestimmen ähnlich wie den Differenzialquotient lim h → 0 1) / h, wobei bei Bildern h=1 Pixel entspricht.