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《導(dǎo)視系統(tǒng)設(shè)計(jì)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的常見應(yīng)用之一??紤]一個(gè)需要對(duì)大量自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類的任務(wù),這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準(zhǔn)確率,以下哪種預(yù)處理操作可能最為有效?()A.對(duì)圖像進(jìn)行裁剪和縮放,使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化,增強(qiáng)對(duì)比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,減少顏色信息的干擾D.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)多樣性2、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像去模糊任務(wù),恢復(fù)清晰的圖像,以下哪種先驗(yàn)知識(shí)或約束可能有助于解決這個(gè)問題?()A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是3、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(shí)別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于表情特征的提取,哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的?()A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動(dòng)作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓,只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取,直接使用原始圖像進(jìn)行分類4、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像,以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)?()A.基于立體視覺的重建方法B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(StructurefromMotion)的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法5、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要識(shí)別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對(duì)類內(nèi)差異和類間相似性的策略,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性,包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征,減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度,避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性,依靠模型的自動(dòng)適應(yīng)能力6、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑位和傳球模式,以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動(dòng)態(tài)信息對(duì)比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢(shì)D.比賽場(chǎng)地的光照和攝像機(jī)視角對(duì)計(jì)算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響7、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)識(shí)別水果種類和品質(zhì)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),用于水果分揀和質(zhì)量評(píng)估。在獲取水果圖像時(shí),可能會(huì)受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性,以下哪種圖像預(yù)處理技術(shù)可能是關(guān)鍵?()A.圖像增強(qiáng)B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割8、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的人員動(dòng)作進(jìn)行分類,以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動(dòng)作變化,準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在動(dòng)作識(shí)別中無法捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息,適用于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)D.動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強(qiáng)的通用性9、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去霧是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣,以下哪種方法可能需要對(duì)大氣散射模型有深入的了解?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法10、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中,需要對(duì)道路場(chǎng)景進(jìn)行理解和預(yù)測(cè),例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場(chǎng)景理解和預(yù)測(cè),以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵?()A.語義分割B.實(shí)例分割C.場(chǎng)景圖生成D.以上都是11、在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際應(yīng)用中,光照變化會(huì)對(duì)圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述,不正確的是()A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對(duì)比度和顏色發(fā)生改變,增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù),如直方圖均衡化,可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)適應(yīng)各種光照變化,無需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會(huì)產(chǎn)生較大的影響12、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn),哪一項(xiàng)是最為突出的?()A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng),難以在短時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評(píng)估重建后的圖像質(zhì)量,沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計(jì)算資源需求過大,普通計(jì)算機(jī)難以承受13、計(jì)算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗(yàn)。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)時(shí)跟蹤用戶的頭部運(yùn)動(dòng)并相應(yīng)地更新場(chǎng)景,以下關(guān)于VR/AR計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡(jiǎn)單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤需求B.計(jì)算機(jī)視覺在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成,而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤算法可以實(shí)現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對(duì)計(jì)算機(jī)視覺算法的性能沒有影響14、在計(jì)算機(jī)視覺的特征提取中,SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不變特征變換)特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對(duì)一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配,SIFT特征的哪個(gè)特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色?()A.對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計(jì)算速度快,效率高C.特征維度低,易于存儲(chǔ)和處理D.對(duì)光照變化不敏感15、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋,以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(jī)(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)D.注意力機(jī)制(AttentionMechanism)二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在海洋地質(zhì)調(diào)查中的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺在物流中的包裹分揀和識(shí)別。3、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在海洋聲學(xué)研究中的作用。4、(本題5分)簡(jiǎn)述圖像的色彩管理技術(shù)。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在工業(yè)制造中,使用計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)產(chǎn)品表面的微小瑕疵。2、(本題5分)利用深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)不同種類的糕點(diǎn)圖像進(jìn)行分類。3、(本題5分)使用計(jì)算機(jī)視覺方法,檢測(cè)商場(chǎng)門口的人員聚集情況。4、(本題5分)在農(nóng)業(yè)灌溉中,使用計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測(cè)土壤濕度和作物生長(zhǎng)情況。5、(本題5分)開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類飛機(jī)的程序。四、分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)分析無印良品的家具廣告設(shè)計(jì),從產(chǎn)品展示、空間布局到品牌理念傳達(dá)。討論其如何營(yíng)造舒適的家居環(huán)境。2、(本題10分)研究某音樂節(jié)的視覺形象設(shè)計(jì),包括舞臺(tái)布置、宣
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