2009/2010 m. ATE kurso
klausimai

Egzamino metu bus pateikti 2 klausimai: vienas teorinis, kitas - praktinis uždavinys.
Jei viršijote aktyvumo 1-o balo ribą, į teorijos klausimą galite neatsakinėti paprašydami už šį klausimą užskaityti nepanaudotus aktyvumo balus.
Atsakymus į klausimus parašote raštu.

Pilnas atsakymas į vieną klausimą vertinamas 2.5 balais. Maksimalus bendras balų skaičius iš teorinės egzamino dalies: 5.
Teorijos klausimai:

1. Atpažinimo schema
2. Objekto identifikavimo ir asmens verifikavimo uždaviniai
3. Atpažinimo kokybės įvertinimas panaudojant ROC kreivę
4. Atpažinimo kokybės įvertinimas panaudojant DET kreivę
5. Eiliškumo (angl. ranking), "Zero Far" ir "EER" sąvokos
6. Objektų panašumo ir atstumo matrikos, jų normalizacija ir jos įtaka ROC/DET kreivėms.
7. Garso filtravimas
8. Kalbos, diktoriaus atpažinimo schema
9. Tiesinės prognozės koeficientai ir jų panaudojimas
10. Dinaminis laiko mastelio keitimo algoritmas ir jo taikymai atpažinime
11. Mastelio dinaminio keitimo algoritmo panaudojimas asmenų parašams palyginti
12. Vaizdo filtravimas
13. Vaizdų registravimo uždavinys ir jo sprendimas
14. Rainelės atpažinimas Daugmano algoritmu
15. Rainelės lokalizavimas vaizde
16. Rainelės vaizdo ištiesinimas ir bitiesinė interpoliacija
17. Rainelės požymiai ir jų palyginimo metrika
18. Pirštų atspaudų atpažinimas, "apsišaukėlių" ir "autentiškų" porų sąvokos
19. Pirštų atspaudų globalieji ir detalių požymiai
20. Pirštų atspaudų invariantiniai geometrinėms transformacijoms požymiai
21. Pirštų požymių palyginimo metrika
22. Violos atspaudų ir Jones veidų išskyrimo algoritmas. Kaupiamasis vaizdas, požymiai.
23. Veido geometrinė normalizacija (iškirpimas) ir bitiesinė interpoliacija
24. Veido fotometrinė normalizacija
25. Populiariausi požymiai naudojami veidams atpažinti
26. Veidų binariniai požymiai, jų grupavimas ir panašumo metrika
27. Neurono sandara, jo matematinis modelis, dirbtiniai neuroniniai tinklai
28. Daugiasluoksnis perceptronas ir jo apmokymas
29. Rašytinių skaitmenų atpažinimo bendroji schema
30. Rašytinių skaitmenų požymių išskyrimas ir jų palyginimo metrika
31. Pirminis vaizdo apdorojimas numerių atpažinime. Vaizdų "maxminmax" netiesinis filtravimas
32. Paslėptieji Markovo modeliai ir jų taikymas atpažinime
33. Pagrindinės paslėptųjų Markovo modelių problemos ir jų sprendimo būdai

Literatūra

1. http://www.mif.vu.lt/~bastys/academic/ATE/ate.htm
2. A.Bastys. Atpažinimo teorijos elementai. VU leidykla. 1997 m.