Mündliche Prüfung

12 Beiträge in diesem Thema

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Weiß jemand was typischerwiese für Fragen bei der Prüfung gestellt werden?

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Auf fet.at gibt es eine Summary in der man einen Link zum Google Doc findet. Ganz am Ende vom Dokument (Kap. 12) gibt es ein paar Beispielfragen. Nachdem du deine Prüfung gehabt hast, wäre es cool wenn du die Fragen, die dir gestellt wurden, auch hinzufügen würdest.

 

lg

CaptainTyphoo

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Danke! :)

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Ich hatte Die Prüfung letzten Montag. War ein ziemlich gutes und gemütliches Klima während der Prüfung. Wir waren zu fünft am einen Tisch mit dem Prof. Vincze. Fragen waren sehr klar gestellt und er hat erwartet das man die Materie verstanden hat, so weit ins Detail hat er nicht gefragt. Einige Fragen an die ich mich noch erinnern kann:

1. Was versteht man unter Attention

2. Machine Vision Diagram ( Irgendetwas mit, wie verläuft das ganz... Kamera, Objekt, Processing ...) Musste man aufzeichnen

3. Kamera ( Welche Error gibt es, welche Sensoren etc.)

4. Epipolargeometrie ( Aufzeichnen und kurz erklären)

5. Arten von Oberflächen

6. RANSAC

7. Machine Vision vs. Machine learning 

An mehr Fragen kann ich mich nicht erinnern. Auf jedenfalls war es eine super Prüfung, der Prof. ist gut drauf und keine Angst ;)

Liebe Grüsse

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Heute bei mir waren
-Triangulation (was gibt es alles? wie funktioniert es? genauigkeit)

-andere 3d Methoden (stereoskopie, sonar(obwohl triangulation))

-Wie funktioniert Stereoskopie erklären

-Epipolarplane aufzeichnen, was ist das für was braucht man es, Epipolarlinie)

-Ransac wie? was kennen sie sonst noch so für ebenen? optimierung?

-Ransac bei mehreren ebenen wie?

-Objekterkennung in 3d welche arten gibt es? und kurz erklären 3d sift, esf und mit cad

 

hoffe es hilft euch

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Die Atmosphäre der Prüfung ist angenehm. Die Fragen sind Teils auf die Übungen bezogen: In 3 der 6 Einheiten hatten wir mit Tiefen-Bildern zu tun, also sollte man über die Kinect bescheid wissen, mit welchem Prinzip sie arbeitet und dieses erklären können. Bei meiner Prüfung wurden sehr grundlegende Themengebiete gefragt:

- Methoden um 3D Bilder zu erzeugen (Stereo, Epipolar-Geometry - Triangulation - Kinect)

- RANSAC

Die Gebiete sind jedoch nicht mit "Überschriften" zu beantworten. Vor- und Nachteile sind sehr wichtig. Warum wird RANSAC verwendet (ein sehr wichtiger Grund: Least Means Squares), Erweiterungen (LO-RANSAC, randomisedRANSAC) sind ebenfalls wichtig. Wie verhält sich die Ungenauigkeit/Rauschen mit dem Abstand (linear, quadratisch, ...?).

Angenehme Prüfung, eine Konzentrierung "nur auf die großen Gebiete" würde ich jedoch nicht empfehlen!

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ist die prüfung auf englisch ?

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Bei mir war sie damals auf deutsch. Man kann sie aber sicher auch auf englisch machen wenn man möchte.

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sind bei euch formeln gefragt worden, oder mussten nur die prinzipien erklärt werden ?

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Die Prüfung war recht angenehm. Wir sind zu dritt im Büro gesessen und jedem wurden abwechselnd Fragen gestellt(Alles auf Deutsch). Formeln waren keine gefragt und auch so wirkten die Fragen recht moderat. Er fragt allerdings viel in die Richtung Vorteile/Nachteile und Verbesserungen.

Was ich noch weiß:

1. Die verschiedenen 3D Kamerasysteme(Stereo, Laserscan und Kinect genauer erklären)

2. RANSAC Optimierungsmöglichkeiten: Multi-, Randomised-RANSAC

3. Wie stellt man Rauschen in Bildern fest(allgemein) und welchen Parameter von RANSAC kann man dann einfach bestimmen(inlier ratio=  3sigma)

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Fragen bei der Prüfung im Mai:

-Verschiedene Möglichkeiten 3D Bilder aufzunehmen (Stereo, ToF, Laser + Vorteile/Nachteile)
-Wie steigt der Fehler der Disparität mit der Distanz bei Stereovision?
-Epipolargeometrie?
-Kinect genauer erklären
-Was würden Sie für eine Belichtung für das Greifen eines Objektes einsetzen? Warum?
-Unterschied Computer/Machine Vision und Machine Vision Diagramm
-Wie erkennt hebt man Kratzer, Längen mit Beleuchtung hervor ? (Dunkelfeld, Hellfeld)
-Wie bekommt man von der Kamera die 3 RGB Farben? Warum kommt grün am öftesten im Bayer Pattern vor?
-2D Objekterkennungsverfahren: Harris und SIFT, weshalb ist SIFT skalierungsinvariant?
-Was sind Probleme von RANSAC?
-Wie stellt man Rauschen in Bildern fest und welchen Parameter von Ransac kann man dann so  bestimmen?
-Wie kann RANSAC schneller werden?

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Hallo,

die Fragen von heute:

- Was sind Cognitive Robotics (und auch Probleme dazu) ?
- Was ist der Unterschied zwischen Machine Vision und Computer Vision ?
- Was für Oberflächen gibt es (Lambertian, Specular auch Albedo-Faktor und Dichromatisches Reflexionsmodell) ?
- Unterschied zwischen Planbasiertes- und Reaktionsbasiertes Verhalten erklären ? 
- Wie bekommt man von der Kamera die 3 RGB Farben? Warum kommt grün am öftesten im Bayer Pattern vor? Wie kann man bessere Auflösung erhalten?
- Wie kann man Objekte erkennen ?
- Was für 3D Objekterkennungsverfahren kennen Sie und wie erhält man von den Tiefendaten die Orientierung?
- Erklären Sie 3D Objekterkennungsverfahren genauer (zb. FPFH) und was für Probleme gibt es? Was kann man mit Histogramme am Besten erkennen?
- Ransac, welche Parameter gibt es und was sind die Probleme, hier wurde genauer auf die die Abstandsberechung eingegangen und dann zu multiRansac
- Was für Parameter machen noch Probleme bei Ransac und wie kann es verbessert werden (im Bezug darauf wie man Rauschen bestimmen kann und welchen
  Parameter man damit bestimmen kann)

Im Prinzip bekommt jeder 2 Fragen und bei uns war es so, dass die erste Frage aus dem ersten Kapitel kam und die zweite Frage eig. gemischt auf Objekterkennungsverfahren und Ransac eingegangen wurde. Kann mir aber auch vorstellen, dass er hier auch fragt, wie man Tiefenbilder erhalten kann.
Kann mich den Vorrednern anschließen, sehr höflicher und netter Professor. 
Man sollte die Themen schon verstanden haben, da er sehr praxisorientiert fragt, also nach Vor- und Nachteile, welche Probleme auftreten können usw. 

 

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