画像音声認識

9問 • 1年前

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画像認識における処理の流れについて説明した文として正しいものはどれか．

1つ目のステップとして特徴抽出を行い，，2つ目のステップとして識別(ないしクラス分類)を行う

MNIST画像からモーメント特徴を求めるにあたって，2値化したのち，周辺分布を求める．講義で説明した水平方向の周辺分布の求め方として正しものはどれか．説明を簡単にするため，水平方向の周辺分布における横軸のi番目の位置における値を求める方法についての説明とする．

その水平位置に対応する垂直方向に並んだ画素のうち，黒画素の画素数を求める

水平方向の周辺分布からモーメント特徴の1つである平均を求めた．平均の値が小さい場合，画像はどのような画像であるか．

文字の書かれた位置が左に偏っている

水平方向の周辺分布からモーメント特徴の1つである歪度を求めた．図に示す手書き数字の「6」のうち，歪度が最も大きいのはどれか．

歪度を求める計算式の分子はどの式が正しいか．

1n∑i=1n(xi−μ)3

水平方向および垂直方向の周辺分布から平均，標準偏差，歪度，尖度の合計8個の特徴量を求めることができる．大量の画像からそれらの特徴量を求めて，ヒストグラムを使って特徴量を評価することにどんなメリットがあるのか

判別分析で正解率を得る前に，正解率がどの程度になるか見積もることができる

教科書の図7.7の「3」に対応するヒストグラムを作成するのに何枚の画像を使って特徴量を求めたか．

約6000枚

モーメント特徴量を抽出した後，線形判別分析を行ったところ，正解率が 70％であった．この値は高い値かどうかを判断するにあたってどのような観点で判断する必要があるか．

ベースラインと比較して判断する必要がある．ベースラインとして例えばランダムに解答を行った場合の正解率とすれば良い

モーメント特徴量を使った場合の正解率は表7.1に掲載された高度な特徴量を使った場合の正解率に比べて低い値である．モーメント特徴量は劣るのか．学ぶ意義はあるのか

表7.1の特徴量は手書き文字画像の性質を考えて人手で設計した特徴量であるのに対し，基本的な特徴量は一般的な統計量を使っているためだけであり，特徴量を開発する必要がない

中国語

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