長沙學(xué)院《色彩(2)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
長沙學(xué)院《色彩(2)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
長沙學(xué)院《色彩(2)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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《色彩(2)》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、在三維計(jì)算機(jī)視覺中,重建物體的三維形狀是一個(gè)重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個(gè)建筑物的三維模型,以下關(guān)于三維重建方法的描述,正確的是:()A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準(zhǔn)確重建出物體的三維形狀B.結(jié)構(gòu)光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響2、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中,需要應(yīng)對(duì)姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別人臉的系統(tǒng),以下哪種人臉識(shí)別方法在處理這些變化時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性?()A.基于特征點(diǎn)的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別D.基于幾何形狀的人臉識(shí)別3、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像,以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像超分辨率任務(wù)中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果4、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中,假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測。以下關(guān)于特征提取的方法,哪一項(xiàng)是不太適合的?()A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級(jí)特征B.利用光流信息來捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息,忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征,同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息5、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個(gè)像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)一張城市街景圖像進(jìn)行語義分割,包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復(fù)雜場景時(shí)能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果?()A.全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)B.U-NetC.SegNetD.DeepLab6、在醫(yī)學(xué)圖像分析中,計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對(duì)一組肺部CT圖像進(jìn)行分析,以檢測是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計(jì)算機(jī)視覺的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.計(jì)算機(jī)視覺算法可以自動(dòng)檢測和定位肺部腫瘤,提高診斷的效率和準(zhǔn)確性B.能夠?qū)D像進(jìn)行增強(qiáng)和預(yù)處理,突出病變區(qū)域,便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個(gè)體差異,計(jì)算機(jī)視覺的結(jié)果總是完全準(zhǔn)確無誤的D.可以通過大量標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征7、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(shí)別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個(gè)在線教育平臺(tái)中檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過提取面部肌肉的運(yùn)動(dòng)特征來判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識(shí)別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化,如困惑和專注D.表情識(shí)別不受面部遮擋和光照變化的影響,始終能夠準(zhǔn)確判斷8、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于特征匹配的方法,在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后,仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜,目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤9、對(duì)于圖像的邊緣檢測任務(wù),假設(shè)要準(zhǔn)確檢測出圖像中物體的邊緣,同時(shí)抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現(xiàn)更好?()A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機(jī)生成邊緣檢測結(jié)果10、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對(duì)于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以對(duì)X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果,但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范,確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)不再重要11、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準(zhǔn)確的三維重建結(jié)果,以下哪種技術(shù)是重要的?()A.基于立體視覺的方法,通過匹配不同圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)B.直接使用二維圖像的平均信息來估計(jì)三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差,進(jìn)行簡單的重建D.隨機(jī)生成三維模型,然后與二維圖像進(jìn)行匹配12、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以實(shí)現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計(jì)方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時(shí)準(zhǔn)確性更高?()A.基于模型的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于視覺慣性里程計(jì)的姿態(tài)估計(jì)D.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)13、在計(jì)算機(jī)視覺的車牌識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率?()A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測車牌號(hào)碼14、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向,以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性15、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容,還需要考慮幀之間的時(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容,不存在任何挑戰(zhàn)二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割任務(wù)。2、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在指紋識(shí)別中的方法。3、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中的技術(shù)。4、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺在少數(shù)民族服務(wù)中的應(yīng)用。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)生產(chǎn)中,使用計(jì)算機(jī)視覺檢測電子元件的焊接質(zhì)量。2、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,跟蹤魔術(shù)表演中道具的變化。3、(本題5分)運(yùn)用圖像識(shí)別算法,對(duì)不同類型的運(yùn)動(dòng)器材圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。4、(本題5分)利用圖像增強(qiáng)技術(shù),改善霧天拍攝圖像的可視性。5、(本題5分)運(yùn)用圖像識(shí)別算法,對(duì)不同類型的手表圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。四、分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)分析某藝術(shù)展覽的宣傳冊(cè)設(shè)計(jì),研究其在圖片選擇、文字排版、色彩運(yùn)用等方面如何展示藝術(shù)作品的魅力,吸引觀眾參觀。2、(本題10分)分析某美容院

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