CV / PR: 模式识别和图像处理笔试题

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汉王高级研究人员（模式识别，图像处理）招聘测试问题

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说明:

也许您的与该问题所涵盖的领域不完全匹配. 因此，并非所有问题都需要回答，您只能回答您熟悉并能够回答的问题. 可以参考任何信息，但请独立完成此问题，我们感谢您的独立思考和创新精神. 这个问题不是我们雇用或不雇用您的唯一依据. 对于高级研究人员，请回答问题的这一部分.

人工智能和模式识别已经研究了很多年，但是似乎仍然被普遍接受，这仍然非常困难. 尝试描述您熟悉的任何方向的发展（例如指纹识别，肖像识别，语音识别，字符识别，自然语言理解等）. 想象一下，如果您将朝这个方向从事研究，您打算如何计划建立有效的识别理论和方法；还是您认为当前的理论和方法有缺陷，并且有什么方法可以改进？ ，不要太长）

以下任何主题的主要理论框架或要点的简要说明（少于500个字，不要太长）

（1）大卫·马尔（David Marr）的视觉计算理论框架

（2）格式塔心理学学校的要点

（3）贝叶斯决策理论

（4）人工神经网络中BP网络，自组织网络和联想存储网络的主要内容

（5）遗传算法

（6）小波分析

（7）当前流行的有损静态图像压缩方法

假设您要设计一种算法来检测给定图像中是否存在矩形结构. 可以检测到矩形

有很多形式，请尝试提出您的算法框架. 要求您的算法至少检测样本中的矩形，并拒绝其他任何非矩形结构. 矩形的大小，位置和方向未知，您的算法可以确定这些参数.

如果您认为此问题太难解决，请解释原因.

图像处理工作面试问题摘要（6）

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基本知识

1. 为了提高算法的运行速度，可以使用哪些方法？ （写下您知道和使用的内容）

2. 什么是内存碎片？对系统有什么影响？如何在开发过程中尽可能避免内存碎片？

图像处理

1. 对于圆形目标，随机在其上标记一个点，然后找到该点与圆心之间的距离的概率密度函数和概率分布函数？

2. 我们的算法研究主要分为应用算法研究和基础研究. 在图像处理和模式识别方向上，如果不计算，您认为可以使用哪种情况？ （例如: 车辆识别，面部识别）

3. 简要描述霍夫变换的原理. 请列出一些您认为可以通过HOUGHT变换提取的形状. 是什么原因？

4. 图像特征: 了解哪些图像与特征相关（特征描述，特征运算符），以及示例是什么？

5. 相机拍摄的图像与真实世界之间有什么转换？此转换中的常数是什么？请写出这种变换的代数表达式吗？

6. 深度学习听到了多少，深度学习技术当前使用了哪些领域？

7. 图像增强和图像恢复是同一概念吗？如果是，请说明什么是图像增强（图像恢复）；如果不是，请说明它们各自的特性和应用领域，以及差异？

常规

如果您在视频中寻找一个在上半身穿着蓝色和白色条纹而在下半身穿着黑色裤子的人，您会想到什么方法？并给出一个粗略的过程.

C / C ++基本知识主题

1. sizeof（char），sizeof（short），sizeof（int），sizeof（long *）和sizeof（longlong）分别是什么？这将在不同的平台上发生变化.

2. 程序的局部变量存在于（）中，全局变量存在于（）中，

代码存在于（）

中

常量存储在（）中，

（3）中存在动态应用程序数据，请指出以下过程的错误

[cpp]

void GetBuffer（char * p）{

p =（char *）malloc（100）;

}

void测试（void）{

char * str = NULL;

GetBuffer（str）;

strcpy（str，“ hello world”）；

printf（str）;

}

4. 以下代码的输出是

[cpp]

int main（）{

int a [10] = {0，1，2，3，5，4，6，7，9，9};

int * ptr =（int *）（＆a +1）;

printf（“％d，％d，％d，％dn”，*（a +1），*（ptr-1），（a +1）[5]，sizeof（a））;

}

嵌入式系统开发

1. 与PC软件开发相比，嵌入式软件开发有何区别？

2. 在通用设备接口中，串行端口，USB和SPI通常需要几根线，分别是几根线. 使用时的典型速度是多少？有什么区别？

3. 嵌入式系统中的驱动程序是什么？请解释其功能.

4. 嵌入式Linux系统中有哪些同步机制？这些同步机制的优缺点是什么？

算法优化

1. 对于int类型的增量数组Data，编写一个二进制搜索函数，并设计一个用于对该函数进行单元测试的测试用例.

2. 在嵌入式软件中，代码if（sqrt（x * x + y * y）

a）x，y，R均为浮点数. 判断前优化方法如何使用？

b）x，y是BYTE类型数据，R是浮点数，优化方法是什么？

3. 识别比较系统一次产生一百万个比较分数. 分数是0到1000个浮点浮点数. 请选择得分最高，得分相同的前10,000条数据，并按原始顺序从前到后进行处理，直到数据满为止. 请编写算法概述过程，要求最低的复杂性.

4. 情况与上述相同，将分数更改为整数，取值范围为0到4000. 请编写算法概述过程图像处理面试题，该过程要求最低的复杂度.

图像处理算法工程师（Sobe公司）

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首先，填写空白:

1. 常用的插值方法有: 最近邻插值，双线性插值，三次卷积插值.

2. 常用的边缘检测算子有: 一阶: 罗伯茨克罗斯算子，普雷维特算子，Sobel算子，坎尼算子，罗盘算子，二阶: 马尔·希尔德雷斯.

3. 可以表征图像的基本特征是: 灰度值，纹理，形状

4. FIR滤波器设计中常用的窗口函数: 三角形（Bartlett）窗口，Hanning窗口，Hamming窗口，Blackman窗口

5. 视频流处理单元为: 音频流处理单元为:

6，（2006）10转换为十六进制: 7d6

7. 在X86系统中图像处理面试题，经常使用的寄存器通常用于存储数据:

8. C ++类中的三种访问权限: 私有，公共和受保护.

9. 视频帧播放速度的单位为: PAL为25fps，NTSC为30fps.

10. 在mfc中，CFile类支持读写（字节），并在Windows下动态加载动态函数名称————

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