Test cuestionario sobre reconocimiento facial - the question form
Preguntas: 16 · 10 minutos
1. ¿Por qué las personas suelen poder reconocer a alguien conocido incluso después de que esa persona cambia de peinado?
El cabello suele ser el rasgo de identidad más confiable por sí solo.
Un cambio de peinado no afecta en absoluto la apariencia de un rostro.
El reconocimiento depende principalmente de recordar el lugar donde se vio a la persona por última vez.
El reconocimiento de rostros conocidos puede basarse en múltiples rasgos y en las relaciones entre ellos, no solo en un detalle superficial.
2. En un sistema de reconocimiento facial, ¿qué es una plantilla facial?
Una representación numérica derivada de los rasgos de una imagen facial para realizar comparaciones
Una fotografía de resolución completa que siempre debe exhibirse públicamente
Una configuración de iluminación estándar utilizada para todas las fotografías
Una lista de nombres vinculados manualmente a la transmisión de una cámara
3. Un grupo de investigación entrena un modelo de reconocimiento y lo evalúa con fotografías diferentes, pero algunas fotografías de las mismas personas aparecen en ambos conjuntos. ¿Cuál es la principal preocupación?
La filtración de identidades puede hacer que el rendimiento parezca más generalizable de lo que realmente es.
El modelo ya no puede producir puntuaciones de similitud.
La prueba se vuelve demasiado difícil porque las identidades se superponen.
Cada resultado de la prueba se convierte en una falta de coincidencia falsa.
4. Un testigo presencial siente una enorme confianza al identificar un rostro que vio brevemente durante un suceso estresante. ¿Cuál es la mejor conclusión?
Una observación breve aporta tanta información como la familiaridad adquirida mediante encuentros repetidos.
Un alto grado de confianza garantiza que el recuerdo del rostro sea preciso.
El estrés siempre mejora el reconocimiento de rostros desconocidos.
La confianza por sí sola no demuestra que la identificación sea correcta.
5. Un programa informático examina un rostro y clasifica la expresión como una sonrisa. ¿Qué tarea está realizando?
Análisis de expresiones faciales en lugar de reconocimiento de identidad facial
Verificación de identidad uno a uno
Identificación de identidad uno a muchos
Registro de una plantilla facial
6. Con el mismo umbral de coincidencia, se busca un rostro en una base de datos mucho más grande. ¿Por qué las coincidencias falsas con posibles candidatos pueden volverse más preocupantes?
Las bases de datos más grandes reducen automáticamente la resolución de las imágenes.
Cada identidad añadida cambia los rasgos faciales de la persona buscada.
Una base de datos más grande convierte todas las comparaciones en comparaciones exactas de píxeles.
Un mayor número de comparaciones crea más oportunidades para que un rostro no relacionado supere el umbral.
7. Una persona se registra en un sistema de reconocimiento facial con iluminación frontal intensa y luego intenta usarlo con iluminación lateral tenue. ¿Qué resultado se vuelve más probable?
Una coincidencia falsa causada únicamente por un cambio en la identidad de la persona
Una falta de coincidencia falsa porque la imagen nueva difiere de la referencia registrada
Reconocimiento garantizado porque la iluminación no altera las imágenes faciales
Detección de expresiones en lugar de comparación de identidad
8. Se utilizará un sistema de reconocimiento facial con personas de varios grupos demográficos. ¿Qué método de evaluación ofrece la perspectiva más clara sobre la uniformidad de su rendimiento?
Utilizar una única cifra de exactitud general sin resultados por subgrupo.
Evaluar únicamente al grupo más numeroso porque tiene la mayor cantidad de muestras.
Informar el rendimiento de cada grupo pertinente, además del rendimiento general.
Examinar algunos ejemplos exitosos de cada grupo.
9. Un programa relaciona perfectamente una fotografía con una copia digital exacta de esa misma fotografía. ¿Por qué esto aporta poca evidencia de que pueda reconocer a la persona en imágenes nuevas?
La identidad solo puede evaluarse a partir de videos en movimiento.
Un sistema de reconocimiento útil debe asignar el nombre de una persona a cada imagen.
Es posible que el programa esté comparando píxeles idénticos en lugar de reconocer la identidad ante cambios de pose, iluminación o expresión.
Las copias digitales suelen contener menos información facial que las fotografías impresas.
10. El operador de un sistema eleva el umbral de similitud necesario para declarar una coincidencia. ¿Qué disyuntiva cabría esperar por lo general?
Tanto las coincidencias falsas como las faltas de coincidencia falsas necesariamente disminuyen.
Las coincidencias falsas aumentan, mientras que las faltas de coincidencia falsas disminuyen.
El umbral cambia la velocidad de procesamiento, pero no los patrones de error.
Las coincidencias falsas tienden a disminuir, mientras que las faltas de coincidencia falsas tienden a aumentar.
11. ¿A qué se refiere principalmente la prosopagnosia?
Una incapacidad general para ver detalles visuales finos
Una dificultad marcada para reconocer rostros conocidos que no se explica simplemente por una mala visión
Una tendencia a olvidar los nombres de las personas aunque se reconozcan sus rostros
Una falla temporal de la cámara causada por poca luz
12. ¿Por qué a las personas suele resultarles más difícil reconocer rostros invertidos que rostros en posición vertical?
Invertir una imagen elimina sus rasgos faciales.
El sistema visual interpreta cada rostro invertido como un objeto sin rasgos.
La inversión altera el procesamiento habitual de las configuraciones faciales y las relaciones entre los rasgos.
Solo los rostros conocidos pueden verse con precisión cuando están invertidos.
13. Un sistema de seguridad le pide al usuario que gire la cabeza o parpadee antes de aceptar una coincidencia facial. ¿Cuál es el propósito principal de este paso?
Identificar el estado emocional del usuario
Mejorar el balance de color de la cámara
Ayudar a distinguir a una persona presente de una fotografía mostrada o una grabación reproducida
Convertir una tarea de verificación en una búsqueda en una base de datos
14. Una mascarilla cubre la nariz y la boca de una persona. ¿Cuál es el desafío más directo que esto plantea para el reconocimiento facial?
Parte de la información facial disponible para la comparación queda oculta.
El sistema cambia automáticamente de verificación a identificación.
La mascarilla cambia la identidad de la persona.
Resulta imposible captar los ojos en una imagen.
15. Un teléfono compara la imagen actual de su cámara únicamente con el rostro registrado de su propietario. ¿Qué tarea está realizando?
Detección de rostros sin comparación
Verificación de identidad uno a uno
Identificación uno a muchos
Clasificación de expresiones faciales
16. ¿Cuál es la principal diferencia entre la detección y el reconocimiento de rostros?
La detección funciona con fotografías, mientras que el reconocimiento funciona únicamente con video.
La detección localiza la presencia de un rostro, mientras que el reconocimiento lo compara con una identidad o lo asocia a ella.
La detección analiza expresiones, mientras que el reconocimiento mide la calidad de la imagen.
La detección requiere una base de datos, mientras que el reconocimiento nunca utiliza referencias almacenadas.