tema3_2 Flashcards
¿Qué es la media y cómo se calcula?
Es una medida de tendencia central que se obtiene sumando todos los valores y dividiéndolos entre la cantidad total de datos.
¿Cómo se diferencia la mediana de la moda en un conjunto de datos?
La mediana es el valor central cuando los datos están ordenados, mientras que la moda es el valor que más se repite.
¿Qué representa la desviación típica en un conjunto de datos?
Mide cuánto se desvían los valores individuales de la media.
¿Cuál es el significado del coeficiente de asimetría?
Indica si la distribución de los datos está sesgada hacia la izquierda o derecha respecto a la media.
¿Cómo se calcula la curtosis de una distribución?
Se obtiene midiendo el grado de apuntamiento de la distribución en comparación con una normal.
¿Qué información aporta la matriz de coocurrencias en imágenes?
Permite analizar la textura midiendo la frecuencia de aparición de pares de píxeles con ciertos niveles de intensidad.
¿Cómo funciona la transformación de perspectiva en imágenes?
Permite modificar la posición de una imagen en un espacio tridimensional y proyectarla en un plano bidimensional.
¿Cuál es la utilidad de los descriptores de textura en procesamiento de imágenes?
Ayudan a caracterizar superficies y patrones dentro de imágenes digitales.
¿La moda puede tener más de un valor en un conjunto de datos? (Sí/No)
Sí.
¿La desviación típica y la varianza siempre tienen el mismo valor? (Sí/No)
No, la desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.
¿El coeficiente de asimetría positivo indica sesgo a la derecha? (Sí/No)
Sí.
¿La segmentación de imágenes se usa para mejorar la resolución de una imagen? (Sí/No)
No, se usa para dividir la imagen en regiones significativas.
¿El método de Otsu es un tipo de umbralización? (Sí/No)
Sí.
¿Las transformaciones geométricas pueden alterar la escala de una imagen? (Sí/No)
Sí.
¿El histograma de gradientes (HOG) es un descriptor de forma? (Sí/No)
No, es un descriptor de textura.
¿SIFT es invariante a cambios de escala y rotación? (Sí/No)
Sí.
La mediana se encuentra en la posición ____ cuando el número de datos es impar.
N/2.
Un coeficiente de asimetría negativo indica que la distribución está sesgada hacia la ____.
izquierda.
La transformación de perspectiva se usa para modificar la posición de una imagen en un espacio ____.
tridimensional.
El método de Otsu busca un umbral óptimo maximizando la varianza entre ____.
clases.
La rotación de una imagen se define por un ángulo ____.
θ.
El flipping de una imagen puede ser horizontal, vertical o ____.
combinado.
El descriptor HOG utiliza gradientes de ____.
intensidad.
¿Qué medida de tendencia central es más robusta frente a valores atípicos?
A) Media
B) Mediana
C) Moda
B) Mediana
¿Qué medida de dispersión indica la variabilidad de los datos?
A) Media
B) Moda
C) Desviación típica
C) Desviación típica
¿Qué transformación geométrica permite seleccionar solo una parte de la imagen?
A) Rotación
B) Cropping
C) Traslación
B) Cropping
¿Qué descriptor de textura es robusto frente a cambios de escala?
A) LBP
B) HOG
C) SIFT
C) SIFT
¿Qué técnica de segmentación asigna etiquetas de objeto a cada píxel?
A) Segmentación semántica
B) Segmentación de instancia
C) Método de Otsu
A) Segmentación semántica
¿Cuál de estos métodos es útil para encontrar bordes en imágenes?
A) Watershed
B) Algoritmo de Canny
C) Histogramas de color
B) Algoritmo de Canny
¿Qué descriptor de forma mide la proporción entre el área y la convex hull image?
A) Solidez
B) Excentricidad
C) Perímetro
A) Solidez
¿Cuál de estos métodos NO es un descriptor de textura?
A) HOG
B) Bounding Box
C) Matriz de coocurrencias
B) Bounding Box
Describe la diferencia entre curtosis positiva y negativa.
Una curtosis positiva indica una distribución más apuntada que la normal, mientras que una negativa es más achatada.
¿Cómo funciona el método de Otsu en segmentación?
Encuentra el umbral óptimo para dividir una imagen en dos regiones maximizando la varianza entre clases.
¿Qué características analiza la matriz de coocurrencias?
Evalúa propiedades como contraste, disimilitud, homogeneidad y correlación en imágenes.
¿Cómo se generan los descriptores SIFT?
Se detectan puntos clave en la imagen y se describen usando histogramas de orientación de gradiente.
Explica por qué la segmentación de instancia es más compleja que la segmentación semántica.
Porque no solo diferencia regiones de interés, sino que también distingue objetos individuales dentro de una misma categoría.
¿Cómo se obtiene el histograma de gradientes en HOG?
Se calcula la magnitud y dirección de los gradientes en celdas de 8x8 píxeles y se normalizan en bloques de 16x16.
¿Cómo se interpreta el coeficiente de asimetría en una distribución de datos?
Si es positivo, indica que la cola derecha es más larga; si es negativo, indica que la cola izquierda es más larga.
¿Qué diferencia hay entre una imagen en espacio de color RGB y CMYK?
RGB se usa en pantallas y mezcla colores luz, mientras que CMYK se usa en impresión y mezcla tintas.
¿Cómo se define la transformación de traslación en imágenes?
Es el desplazamiento de la imagen sin modificar su tamaño, posición relativa o ángulo.
¿Cuál es la diferencia entre los descriptores de forma y los de textura?
Los de forma describen la geometría de un objeto, mientras que los de textura analizan patrones y repeticiones en la imagen.
Explica cómo la varianza se relaciona con la dispersión de los datos.
La varianza mide la diferencia promedio al cuadrado entre cada valor y la media; a mayor varianza, mayor dispersión.
¿Cómo se usa la entropía en procesamiento de imágenes?
Se usa para medir la cantidad de información o desorden en una imagen, útil para segmentación y análisis de textura.
Explica la utilidad de la técnica de thresholding en segmentación de imágenes.
Permite separar objetos de interés del fondo aplicando un umbral sobre los niveles de intensidad de la imagen.
¿Cómo se calcula la orientación en descriptores SIFT?
Se obtiene analizando la magnitud y dirección de los gradientes en una ventana alrededor de cada punto clave.
¿Por qué el método SURF es más rápido que SIFT?
Porque usa aproximaciones con la matriz Hessiana y cálculos integrales, reduciendo el tiempo de procesamiento.
¿Cómo afecta la iluminación a los descriptores de textura?
Puede alterar la intensidad de los píxeles, por lo que algunos métodos como LBP y HOG incluyen normalización para compensarlo.
