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《標志設計》2022-2023學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個小題,每小題2分,共30分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、在計算機視覺的圖像去模糊任務中,需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊,同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好?()A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法2、在計算機視覺的圖像修復任務中,假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復方法的描述,正確的是:()A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區(qū)域,但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結(jié)果,但容易出現(xiàn)重復紋理C.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(GAN)在圖像修復中無法保證修復內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內(nèi)容3、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設要對一塊布料的紋理進行分析,以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量,同時布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復雜情況時更為準確?()A.統(tǒng)計紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學習的紋理分析4、在一個基于計算機視覺的智能零售系統(tǒng)中,需要對顧客的購物行為進行分析,如拿起商品、放回商品等動作的識別。以下哪種技術(shù)在動作識別方面可能發(fā)揮重要作用?()A.光流分析B.目標跟蹤C.動作捕捉D.以上都是5、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設要對一段監(jiān)控視頻中的行為進行分析和理解,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,正確的是:()A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理,就能準確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關(guān)性對于理解復雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別,對于復雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結(jié)果沒有影響6、假設要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng),用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時,由于服裝的款式和顏色變化多樣,以下哪種特征表示方法可能更適合?()A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是7、在計算機視覺的視頻理解任務中,例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù),需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢?()A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.長短時記憶網(wǎng)絡C.注意力機制D.以上都是8、計算機視覺中的視頻理解任務包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息,提高理解的準確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息,不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù),對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋9、在計算機視覺的目標跟蹤任務中,持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標。假設要跟蹤一個在人群中行走的人,以下關(guān)于目標跟蹤方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于濾波的方法,如卡爾曼濾波和粒子濾波,可以預測目標的位置和狀態(tài)B.基于深度學習的方法能夠?qū)W習目標的外觀特征,提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中,目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法,可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢,提高跟蹤性能10、在進行計算機視覺的三維重建時,需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設要對一個復雜的古建筑進行三維重建,圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時效果較好?()A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結(jié)構(gòu)(SfM)的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建11、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是12、計算機視覺中的光流估計是計算圖像中像素的運動信息。以下關(guān)于光流估計的敘述,不正確的是()A.光流估計可以用于視頻中的運動分析、目標跟蹤和動作識別等任務B.基于深度學習的光流估計方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計只對勻速運動的物體有效,對于復雜的非勻速運動估計不準確D.光流估計的結(jié)果可以為后續(xù)的計算機視覺任務提供重要的運動線索13、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設我們要分析一段監(jiān)控視頻,以檢測異常行為,如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務,以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測?()A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學習模型直接對視頻進行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法,如背景減除14、計算機視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設我們有一組用普通相機拍攝的場景照片,要拼接成一個無縫的全景圖,以下哪個步驟對于拼接的質(zhì)量影響最大?()A.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數(shù)估計和校正D.圖像的裁剪和縮放15、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析,以下關(guān)于文物保護計算機視覺應用的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質(zhì)對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)說明計算機視覺在知識產(chǎn)權(quán)服務中的綜合應用。2、(本題5分)簡述圖像的亮度調(diào)整方法。3、(本題5分)描述計算機視覺在航空故障檢測中的應用。三、應用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用圖像增強技術(shù),改善霧天交通監(jiān)控圖像的可視性。2、(本題5分)設計一個程序,通過計算機視覺技術(shù)識別不同品牌的汽車標志。3、(本題5分)利用圖像增強技術(shù),改善逆光拍攝的人物圖像的面部細節(jié)。4、(本題5分)通過圖像分類算法,對不同品牌和型號的汽車圖像進行分類。5、(本題5分)開發(fā)一個可以識別不同種類珊瑚的計算機視覺應用。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)研究某公益組織的
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