2022年山东大学软件学院计算机视觉期末考试回忆

这篇文章涉及图像处理中的基础概念,包括弱透视的自由度分析,高斯金字塔和DifferenceofGaussian(DOG)的区别,以及度量描述符匹配度的数学方法。同时,提到了RANSAC算法在解决外点问题上的应用,并设计了一道关于人脸识别的问题,要求利用关键点坐标进行脸部匹配。此外,还涉及到线性代数在理解某些概念中的重要性,特别是为何只需要四个点进行特定计算。

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选择题知识点

弱透视、那几个自由度、其他不记得了,较简单,看看ppt

简答题

什么是高斯金字塔,两个dog有什么区别,基本定义,背一下。

用于度量描述符的匹配度的方法有哪些,写公式。

叙述RANSAV(好像是这样拼的)的算法过程

其他的忘了,不是很记得。

综合体(40分

1.人脸匹配的算法(开放问题,自己设计,有一张自己的脸,有几个关键点的坐标,要求去找到别的图片(可能没有脸)中自己的脸
2.有两问
第一问是下面的这个为什么最小,需要数学推导(琢磨一下线代

在这里插入图片描述
2.为啥下面的只要四个点,推导就行了

在这里插入图片描述

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