【复习题】计算机视觉_计算机视觉考试题

简答题

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1.什么是计算机视觉？它在工程上有哪些主要应用？

答：计算机视觉就是各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑进行处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能够像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。它在工程上的主要应用：①图像识别与解释；②人机交互；③目标检测与跟踪；④虚拟现实；⑤立体视觉与三维重建。

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2.阐述Harris角点检测的基本原理。

答：Harris角点检测的基本原理：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口存在角点。

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3.阐述SSDA序贯相似检测的基本原理。

答：SSDA的基本原理：将模板在待检测的整幅图像上移动，对于每个位置点左上角坐标（i，j），随机选择一些点计算它与模板的灰度偏差，并进行累计求和，当偏差累积到规定的误差阈值，就停止计算，这样扫描完整幅图像，达到同样累计误差所需要的随机选点数C（i，j）最大的那个点，就作为匹配的候选点。由于与模板相差很大的区域，误差累计很快达到阈值，不用比较全部模板区域，故可大大提高相似匹配速度。

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4.阐述LBPH特征提取的基本原理。

答：LBPH是一种以局部二进制编码为特征进行的直方图统计纹理表达方式，可以用于人脸识别。LBP算子定义为在3×3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于或等于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3×3领域内的8个点经比较可产生8位二进制数，即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理特征。

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5.简述基于双目视觉的SLAM实现的主要步骤。

答：①使用双目摄像机扫描周围的事物，抽取建筑物的相关特征；
②根据双目获得的图像信息，使用某种算法将地图的3D场景构建出来；
③进行行走时，需要根据新获得的信息来对已构造的3D场景进行修正；
④确定自己在该场景中的位置，并根据探索算法来推算出自己下一步该移动的方向。

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