- Statisticka formulace odstranovani sumu, vztah k metode nejmensich ctvercu a z toho vyplyvajici problemy. Jak se techto problemu zbavit. (Jako odpoved chtel slyset o tom, ze sum je nahodna aditivni velicina s normalnim rozdelenim... MNC jako metoda vypoctu, jak dobre jsme sum odstranili, ma ten problem, ze jedno "ustrelene" pozorovani nam kompletne zhati cely vysledek. Reseni - zahodit par nejvzdalenejsich pozorovani)
- Marr-Hildrethuv pristup k detekci hran: kdyz pocitame df/dx * g, tak se da pouzit trik, abychom nemuseli derivovat f. Trik provedte a napiste, diky jakym vlastnostem ho muzeme pouzit. (slo mu o rovnosti df/dx * g = d (f *g)/dx = f * dg/dx ... to lze udelat diky lokalni asociativite derivace a konvoluce. Tvrdil, ze pri pouziti posledni rovnosti pro detekci hran nebudeme mit problem s sumem, protoze nederivujeme f...)
- Formulujte ulohu segmentace a zminte, jake algoritmy lze pro ni pouzit. Jeden z nich (ne prahovani) popiste podrobneji. (ve formulaci chtel zduraznit, ze hledame logicky souvisejici celky... kdyz ve vyctu neco chybelo, nebyl to problem)
- Inverzni kinematika - definice problemu, pouzivane postupy reseni + jak by se IK dala vyuzit v pocitac. grafice. (tady asi nic prekvapiveho, tohle je opravdu prehledova vec)
- Na jakych principech stoji linearni integralni transformace pouzivane pro kompresi obrazu? Popiste dve takove transformace. (termin LIT jsem na prednasce neslysel, ale zeptal jsem se, jestli je to treba DCT a v klidu mi odpovedel, ze ano; tudiz princip LIT je princip fungovani DCT - vyjadrit obraz oproti bazi a nektere koeficienty vypustit).
Co se tyce znamkovani, tak odejit se ctyrkou by bylo asi celkem tezke, pokud mate aspon tuseni u jedne/dvou z otazek a dobre jste si prostudovali clanek. Jednicky ale zadarmo nerozdava (i kdyz to vypada, ze se radeji priklani vzdy k lepsi variante).
Jinak je ale cela zkouska velmi pohodova a clovek se u ni dokonce dozvi plno veci