Искусственный интеллект как научное направление. Силлогистика. Планирование действий робота в недетерминированной среде, страница 4

34. Распознавание полутонового изображения на основе Фурье-преобразования функций яркости не зависит от ориентации (поворотов) картинки если контур обхода изображения

1)  является замкнутым

2)  соответствует контуру равной яркости

3)  имеет форму круга

4)  имеет форму эллипса

35. Распознавание полутонового изображения на основе Фурье-преобразования функций яркости инвариантно к плоско- параллельному смещению изображения, если

1)  контур обхода изображения является кругом

2)  радиусы контуров обхода изображения являются неизменной долей характерного размера изображения

3)  начало координат "привязано" к центру изображения

4)  используется "нормализованная" функция яркости

36. Распознавание полутонового изображения на основе Фурье-преобразования функций яркости инвариантно к изменению размера (масштаба) изображения, если

1)  контур обхода изображения является кругом

2)  радиусы контуров обхода изображения являются неизменной долей характерного размера изображения

3)  начало координат "привязано" к центру изображения

4)  используется "нормализованная" функция яркости

37. Распознавание полутонового изображения на основе Фурье-преобразования функций яркости инвариантно к изменению яркости изображения и фона, если

1)  контур обхода изображения является кругом

2)  радиусы контуров обхода изображения являются неизменной долей характерного размера изображения

3)  начало координат "привязано" к центру изображения

4)  используется "нормализованная" функция яркости, получаемую делением исходной функции яркости на ее максимальное значение

38. Увеличение числа используемых признаков позволяет

1)  расширить набор распознаваемых классов объектов, поддающихся распознаванию

2)  обеспечить монотонное снижение вероятности ошибок распознавания

3)  упростить алгоритм распознавания

4)  ускорить процесс принятия решения в процессе распознавания

39. Выделение наиболее существенных признаков распознавания преследует цель

1)  расширить набор распознаваемых классов объектов, поддающихся распознаванию

2)  обеспечить минимизацию вероятности ошибки распознавания

3)  упростить алгоритм распознавания

4)  упростить устройство распознавания

40. Подходы, основанные на использовании количественных признаков распознавания ориентированы на узнавание изображений

1)  геометрических подобных одному из заданных эталонов

2)  структурно подобных одному из заданных эталонов

3)  геометрических подобных единственному эталону

4)  структурно подобных единственному эталону

41. Сегментация изображения это

1)  разбиение изображения на элементы

2)  выделение в изображении сегментов

3)  включение в изображение контрастных фрагментов

4)  отнесение каждого элемента изображения либо к образу либо к фону

42. Маркировкой изображения при получении лингвистического описания образа называют

1)  расстановку опорных точек вдоль контурного изображения, с целью аппроксимации контура отрезками прямых,

2)  кодирование точек контурного изображения, учитывающее ориентацию линии, соединяющую данную точку и следующую за ней

3)  расстановку опорных точек вдоль контурного изображения, с целью слияния его отельных фрагментов,

4)  кодирование точек контурного изображения, учитывающее расположение точек изображения, отброшенных при переходе от сегментированного к контурному изображению