Prova - Desenvolvimento de aplicações IA robótica, imagem e visão computacional

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1) 
Sobre a aplicação de filtros convolucionais, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V 
(verdadeiro) ou F (falso): 
( ) Tem somente uma dimensão, 3x3. 
( ) Podem ser direcionais e devem ser aplicados quando a cena tiver elementos que satisfaçam a 
direção. 
( ) Podem ser usados para a dilatação e erosão de objetos na imagem. 
( ) São utilizados para o pré-processamento da imagem, podendo atenuar ruídos e imperfeições. 
( ) Não podem ser aplicados em imagens coloridas. 
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta. 
 
Alternativas: 
F – V – F – V – F.checkCORRETO 
V – F – F – V – V. 
V – V – F – F – F. 
V – F – F – V – F. 
V – V – F – V – V. 
Resolução comentada: 
Somente a segunda e a quarta afirmativas estão corretas. Sobre as incorretas temos: 
A primeira afirmativa, pois os kernels podem ter qualquer dimensão. 
A terceira afirmativa, pois os kernels de operações morfológicas não sofrem convolução 
A quinta afirmativa, pois os filtros convolucionais podem ser aplicados em imagens coloridas, 
basta aplicar nas matrizes de cada canal. 
Código da questão: 62649 
2) 
As redes neurais são modelos supervisionados, ou seja, elas precisam de um dataset de amostra 
para que sejam modeladas, para que aprendam com ele e executem a sua função. Qual o nome 
que se dá a esse dataset de aprendizado? 
Assinale a alternativa correta. 
 
Alternativas: 
Estudo. 
Aquecimento. 
Execução. 
Modelagem. 
Treino.checkCORRETO 
Resolução comentada: 
O nome “treino” vem desde os modelos de regressão linear simples. Ele é basicamente o 
processo de apresentar as amostras para o modelo a fim de que ele consiga mapear os padrões 
e criar o estimador. 
Código da questão: 62667 
3) 
A segmentação de imagens por limiarização é o processo em que separamos os pixels de uma 
imagem com base em um limiar que nos é dado através de diversos métodos. Nesse processo 
regiões da imagem são segmentadas por condição simples, se o valor do pixel está acima do 
limiar assumimos iluminação máxima, se está abaixo, iluminação zero. 
Qual o nome usualmente associado a esse processo? Assinale a alternativa correta. 
 
Alternativas: 
Clusterização. 
Binarização.checkCORRETO 
Autenticação. 
Sublimação. 
Estratificação. 
Resolução comentada: 
O processo transforma uma imagem com níveis de cinza em uma imagem binária, assumindo, 
portanto, o nome de binarização. 
Código da questão: 62659 
4) 
Os conceitos, métodos e modelos inteligentes para processamento de imagens são muito 
utilizados devido sua versatilidade e precisão. Acerca desse tema, relacione o conceito e sua 
definição: 
 
Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas colunas: 
 
Alternativas: 
I – A; II – B; III – C. 
I – B; II – C; III – A. 
I – C; II – A; III – B. 
I – B; II – A; III – C.checkCORRETO 
I – C; II – B; III – A. 
Resolução comentada: 
I – O YOLO executa uma única rede convolucional, que prediz tanto os bounding boxes quanto 
as probabilidades de pertinência à classe de cada objeto detectado. 
II - O aprendizado de máquina (em inglês, Machine Learning) é um método de análise de dados 
que automatiza a construção de modelos analíticos. 
III – Uma Rede Neural Convolucional (ConvNet) é um algoritmo de aprendizado profundo que 
pode captar uma imagem de entrada e atribuir importâncias, como pesos e vieses, a vários 
aspectos e objetos da imagem e ser capaz de diferenciá-los uns dos outros. É caracterizada por 
conectar uma camada de filtros convolucionais diretamente a uma rede neural convencional. 
Código da questão: 62664 
5) 
A __________ refere-se ao processo de dividir uma imagem digital em múltiplas __________ 
(conjunto de __________ ) ou objetos, com o objetivo de simplificar e/ou mudar a representação 
de uma __________ para facilitar a sua análise. 
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas: 
 
Alternativas: 
Variável; características; imagens; linha. 
Segmentação; regiões; pixels; imagem.checkCORRETO 
Estratificação; colunas; linhas; variável. 
Recorrência; áreas; técnicas; binarização. 
Análise; técnicas; pixels; técnica. 
Resolução comentada: 
A segmentação se refere ao processo de dividir uma imagem digital em múltiplas regiões, 
(conjunto de pixels) ou objetos, com o objetivo de simplificar e/ou mudar a representação de 
uma imagem para facilitar a sua análise. 
A segmentação de imagens é o processo no qual alguma técnica é utilizada para a separação de 
regiões da imagem seguindo um certo critério. 
Código da questão: 62655 
6) 
Uma das técnicas de processamento de imagens digitais é a aplicação de filtros convolucionais, 
em que se aplica uma convolução à matriz. 
Esses filtros são utilizados para uma série de aplicações, desde a atenuação para a redução de 
interferência, até mesmo a identificação de objetos. 
Em relação aos filtros convolucionais podemos afirmar que: 
 
Alternativas: 
São aplicados utilizando somente a matriz origem (imagem). 
Utilizam os valores dos pixels vizinhos para modificar o pixel alvo segundo os valores de 
um kernel (núcleo).checkCORRETO 
O núcleo é um valor unitário variando de -1 à 1. 
São autônomos e identificáveis através da mediana. 
Existe somente uma dimensão. 
Resolução comentada: 
Esses filtros são aplicados a partir da convolução entre a imagem e um núcleo (que é uma 
pequena matriz, no geral de dimensões 3x3 ou 5x5, podendo existir maiores) que descreve 
operações de um pixel em relação aos seus vizinhos. 
Código da questão: 62647 
7) 
Sobre métodos inteligentes em processamento de imagens, analise as afirmativas a seguir e 
assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): 
( ) Modelos de Machine Learning não consomem muitos recursos computacionais. 
( ) Não podem ser usados métodos de Soft Computing em processamento de imagens. 
( ) Métodos discricionários são um grupo de algoritmos de Machine Learning. 
( ) Modelos de Machine Learning possuem uma performance de identificação e classificação de 
imagens superior a do ser humano. 
( ) Os modelos de processamento de imagens inteligentes evoluíram muito nos últimos anos 
devido à popularização e barateamento de hardware com mais capacidade de processamento. 
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta. 
 
Alternativas: 
V – V – F – F – F. 
V – F – F – V – F. 
F – V – V – V – F. 
F – F – F – V – V.checkCORRETO 
V – V – F – V – V. 
Resolução comentada: 
Somente a primeira, segunda e terceira afirmativas estão incorretas. Sobre elas temos: 
A primeira afirmativa está incorreta, pois métodos de Machine Learning são métodos que 
utilizam muitos dados para o treino, consumindo muitos recursos. 
A segunda afirmativa está incorreta, pois os métodos de Soft Computing (incluindo Machine 
Learning) são muito utilizados em processamento de imagens. 
A terceira afirmativa está incorreta, pois os métodos discricionários são aqueles cujos todos os 
comandos são especificados pelo operador. 
Código da questão: 62663 
8) 
Sobre a morfologia digital, mais especificamente sobre dilatação e erosão de uma imagem, 
podemos afirmar que: 
Assinale a alternativa correta. 
 
Alternativas: 
São pouco utilizadas no processamento digital de imagens. 
São filtros para detecção de bordas. 
Fazem convolução com um kernel. 
Utilizam o kernel para executar operações condicionais.checkCORRETO 
Não fazem nenhuma operação, podendo ser comparadas à matriz identidade. 
Resolução comentada: 
A morfologia digital é uma forma de processamento onde podemos manipular as formas 
encontradas na imagem através de operações e regras que também tem um kernel, no entanto, a 
convolução da imagem não é feita com esse kernel. Ele é usado para substituir valores, caso as 
condições sejam atendidas. 
Código da questão: 62653 
9) 
A detecção e extração de características de imagens é utilizada para analisar uma imagem e gerar 
métricas que possam ser estudadas e armazenadas. 
Sobre extração de características de imagens, analise as assertivasa seguir e identifique as 
corretas: 
I. Keypoints são o único método de se obter features de imagens digitais. 
II. Features Matching é uma técnica que localiza objetos entre imagens diferentes, independentes 
de rotação, escala e ângulo de observação. 
III. Um vetor de características (feature vectors) busca representar uma imagem segundo suas 
características. 
São verdadeiras: 
 
Alternativas: 
I, II e III. 
III, apenas. 
II e III, apenas.checkCORRETO 
I e III, apenas. 
I, apenas. 
Resolução comentada: 
II e III são corretas. I é incorreta, pois existe uma infinidade de métodos para se obter as features 
de imagens, até mesmo métricas simples, como médias e mediana dos valores dos pixels. 
Código da questão: 62658 
10) 
Sobre a escolha de um limiar na segmentação de imagens, analise as afirmativas a seguir e 
assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): 
( ) O limiar é sempre fixo para todas as imagens. 
( ) Existem algoritmos para determinação do limiar de cada imagem. 
( ) Métodos estatísticos podem ser utilizados na escolha do limiar. 
( ) O limiar pode ser escolhido manualmente. 
( ) O limiar sempre é obtido automaticamente através de algum algoritmo. 
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta. 
 
Alternativas: 
V – V – F – V – V. 
F – V – V – V – F.checkCORRETO 
V – F – F – V – V. 
V – V – F – F – F. 
V – F – F – V – F. 
Resolução comentada: 
As afirmativas II, III e IV estão corretas. Somente as afirmativas I e V estão incorretas. Sobre elas 
temos: 
Na primeira afirmativa, o limiar pode ser individualizado por imagens, inclusive esse é o padrão 
da indústria. 
Na quinta afirmativa, o limiar pode ser escolhido manualmente dependendo das circunstâncias 
do processamento.