PROVA_ON_LINE_11_Análise_de_Imagem_e_Visão_Computacional_2020

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Disponível depois 19 abr em 10:00 Limite de tempo 60 Minutos
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MAIS RECENTE Tentativa 1 60 minutos 42 de 60
Pontuação desta tentativa: 42 de 60
Enviado 17 mai em 20:34
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A prova é composta de 10 questões objetivas, cada uma no valor de 6 pontos.
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0 / 6 ptsPergunta 1
Sobre descritores de características, analise as afirmações e marque a
alternativa correta:
https://pucminas.instructure.com/courses/8517/quizzes/178007/history?version=1
https://pucminas.instructure.com/courses/8517/quizzes/178007/take?user_id=46858
I - Descritores locais como Histograma de cor são invariantes a escala e
rotação.
II - Métodos de descrição de características visuais, como o SIFT, não precisam
da etapa de learning.
III - MSER é utilizando para detectar regiões conexas da imagem, por meio da
intensidade do brilho de seus pixels.
 Apenas as alternativas II e III estão corretas. Resposta corretaResposta correta
 Todas as alternativas estão corretas. Você respondeuVocê respondeu
 Apenas a alternativa III está correta. 
 Apenas a alternativa I está correta. 
0 / 6 ptsPergunta 2
Analise o código a seguir:
import numpy as np 
import cv2
img = cv2.imread('lena.png')
px = img[50,50, 2]
print(px)
O quê este código imprime na tela?
 Apenas o valor do canal “blue” do pixel. 
 Apenas o valor em escala de cinza do pixel. Você respondeuVocê respondeu
 Apenas o valor do canal “red” do pixel. Resposta corretaResposta correta
 Os três canais RGB do pixel. 
6 / 6 ptsPergunta 3
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
No processo de construção de vocabulário visual, podem ser utilizadas
descritores locais das imagens para se obter um conjunto de features, por meio
de um processo de aprendizado de máquina não supervisionado, que
representam as características locais de uma imagem. 
 Falso 
 Verdadeiro Correto!Correto!
6 / 6 ptsPergunta 4
O que o código abaixo produz como resultado?
import numpy as np 
import cv2
img = cv2.imread('lena.png',0)
cv2.imshow('lena',img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 
cv2.imwrite('lena_new.png',img)
 Abre a imagem do disco usando apenas o canal Red do RGB. 
 
Abre uma imagem do disco em escala de cinza, exibe-a na tela e salva-a no
disco em escala de cinza.
Correto!Correto!
 
Abre uma imagem do disco, exibe-a na tela e salva-a no disco com três canais
RGB.
 
Abre a imagem do disco usando apenas o canal Blue do forma BGR do OpenCV.
6 / 6 ptsPergunta 5
Analise o comando a seguir:
print(img.shape)
O que este comando imprime na tela?
 Exibe a imagem na tela. 
 Retorna uma tupla de linha, coluna e número de canais de cores da imagem. Correto!Correto!
 Retorna apenas o número de pixel. 
 Salva a imagem em disco. 
0 / 6 ptsPergunta 6
Como as camadas convolucionais de uma rede neural convolucional (CNN)
manipula uma imagem?
 Por meio de um tensor 2D (samples, features). 
 Por meio de um tensor 4D (samples, height, width, channels). Resposta corretaResposta correta
 Todas as alternativas estão incorretas. 
 Por meio de um tensor 3D (samples, height, width). Você respondeuVocê respondeu
6 / 6 ptsPergunta 7
Considere uma imagem de 16 x 16 com três canais RGB. Qual das
características abaixo pode ser considerada verdadeira sobre a imagem? 
 Essa imagem possui 16 pixels. 
 Essa imagem possui 256 pixels. Correto!Correto!
 Essa imagem possui 768 pixels. 
 Essa imagem possui 32 pixels. 
6 / 6 ptsPergunta 8
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
O key-frame (quadro-chave) é um quadro extraído de cada tomada do vídeo
que represente o conteúdo visual daquela tomada.
 Verdadeiro Correto!Correto!
 Falso 
6 / 6 ptsPergunta 9
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
Data augmentation: aumento do conjunto de dados com versões “perturbadas”
das imagens existentes.
 Falso 
 Verdadeiro Correto!Correto!
6 / 6 ptsPergunta 10
Analise a afirmativa e assinale a alternativa correta:
Sobre deep learning para processamento de dígitos (imagens de dígitos
escritos à mão), analise a seguinte frase: O score obtido da loss function é
usado como o feedback para ajustar o valor dos pesos da rede, com o intuito
de aumentar o valor obtido pela loss function (optimizer). O processo é
chamado de backpropagation.
 Falso Correto!Correto!
 Verdadeiro 
Pontuação do teste: 42 de 60