版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁長沙學(xué)院《色彩構(gòu)成》
2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇,哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的?()A.選擇具有高維度的特征向量,包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示,提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性,隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征,忽略形狀和紋理等特征2、計(jì)算機(jī)視覺中的無人駕駛技術(shù)是一個(gè)綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺的說法,不正確的是()A.計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地識別道路標(biāo)志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟,能夠應(yīng)對各種復(fù)雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計(jì)算機(jī)視覺面臨的挑戰(zhàn)3、計(jì)算機(jī)視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場景文本識別方法的描述,正確的是:()A.基于光學(xué)字符識別(OCR)技術(shù)的方法對字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng),識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本,但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容,不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復(fù)雜的自然場景中準(zhǔn)確無誤地識別出各種文字4、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要在一個(gè)動(dòng)態(tài)場景中準(zhǔn)確計(jì)算光流,以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差?()A.物體的快速運(yùn)動(dòng)B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能5、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)6、計(jì)算機(jī)視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在智能交通中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過車輛檢測和計(jì)數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向,為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計(jì)算機(jī)視覺在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號配時(shí)7、計(jì)算機(jī)視覺中的全景圖像拼接是將多個(gè)視角的圖像組合成一個(gè)全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機(jī)拍攝的場景照片,要拼接成一個(gè)無縫的全景圖,以下哪個(gè)步驟對于拼接的質(zhì)量影響最大?()A.特征點(diǎn)提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機(jī)參數(shù)估計(jì)和校正D.圖像的裁剪和縮放8、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題,某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響?()A.對少數(shù)類進(jìn)行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進(jìn)行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進(jìn)行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡,直接訓(xùn)練模型D.隨機(jī)選擇樣本進(jìn)行訓(xùn)練9、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而產(chǎn)生模糊,以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準(zhǔn)確的估計(jì)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去霧任務(wù)中,假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣,恢復(fù)清晰的場景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述,正確的是:()A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計(jì)霧的濃度和傳播參數(shù),否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)霧的特征,但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后,顏色和對比度會(huì)發(fā)生嚴(yán)重失真,影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果11、計(jì)算機(jī)視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強(qiáng)監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測公共場所的異常行為,以下關(guān)于安防計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡單的運(yùn)動(dòng)檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時(shí)性D.安防領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題12、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度,以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征,可以更準(zhǔn)確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)13、對于視頻中的異常檢測任務(wù),假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件,如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測異常?()A.建立正常行為模型,對比檢測異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測,直接忽略異常事件14、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻理解任務(wù)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(shí)空信息進(jìn)行有效建模。以下哪種方法在時(shí)空建模方面可能具有優(yōu)勢?()A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是15、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),用于國土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣,以下哪種處理方式可能是必要的?()A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是16、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí),為了增強(qiáng)圖像的亮度和對比度,同時(shí)減少噪聲,以下哪種圖像處理方法可能更合適?()A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理,保留低光照效果17、在計(jì)算機(jī)視覺的動(dòng)作識別任務(wù)中,識別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作,以下關(guān)于動(dòng)作識別方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以提取視頻中的時(shí)空特征,如光流和運(yùn)動(dòng)軌跡,來描述動(dòng)作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法,如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠直接處理視頻數(shù)據(jù),進(jìn)行動(dòng)作識別C.動(dòng)作識別需要考慮動(dòng)作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動(dòng)作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動(dòng)作,對于復(fù)雜的、個(gè)性化的動(dòng)作無法準(zhǔn)確識別18、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過對視頻的分析,自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類,如傳球、射門和防守C.計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息,獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)19、在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中,當(dāng)需要對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和跟蹤,以實(shí)現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時(shí),以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法20、在計(jì)算機(jī)視覺中,目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測C.目標(biāo)檢測算法只關(guān)注物體的外觀特征,不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測算法對于小目標(biāo)的檢測都具有同樣出色的性能21、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說法,錯(cuò)誤的是()A.姿態(tài)估計(jì)可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確,不受物體形狀和遮擋的影響22、計(jì)算機(jī)視覺中,以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)?()A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是23、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要對一個(gè)快速運(yùn)動(dòng)的物體進(jìn)行光流估計(jì),同時(shí)場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下,以下哪種光流計(jì)算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果?()A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法24、在計(jì)算機(jī)視覺中,以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測中的高層語義信息利用?()A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機(jī)制D.以上都是25、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進(jìn)行處理和理解。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為,包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術(shù)在處理這種復(fù)雜的群體行為時(shí)最為有效?()A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結(jié)合軌跡分析D.深度學(xué)習(xí)的行為識別模型二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行廣告效果評估?2、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在旱災(zāi)監(jiān)測中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中的多視圖幾何原理。4、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行婦女服務(wù)中的需求分析?三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)以一款化妝品品牌的網(wǎng)站設(shè)計(jì)為例,分析其如何運(yùn)用視覺元素展示產(chǎn)品和提供購物體驗(yàn)。2、(本題5分)某家居品牌的產(chǎn)品目錄設(shè)計(jì)簡潔大方,產(chǎn)品圖片清晰,文字描述詳細(xì)。請研究產(chǎn)品目錄在展示產(chǎn)品系列、方便客戶選擇、建立品牌形象方面的作用,以及如何根據(jù)市場需求和流行趨勢進(jìn)行更新。3、(本題5分)剖析某電視劇的粉絲見面會(huì)活動(dòng)海報(bào)設(shè)計(jì),討論其如何通過視覺元素吸引粉絲參加見面會(huì)。4、
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 2024-2030年中國外用止痛藥行業(yè)競爭格局及投資價(jià)值研究報(bào)告
- 2024-2030年中國型煤(型焦)行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測規(guī)劃研究報(bào)告
- 2024-2030年中國四功能折疊健身器產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展趨勢及投資策略分析報(bào)告
- 2024-2030年中國印花涂料色漿市場運(yùn)行狀況及發(fā)展趨勢預(yù)測報(bào)告
- 梅河口康美職業(yè)技術(shù)學(xué)院《有限元分析與可靠性設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 眉山藥科職業(yè)學(xué)院《小學(xué)道德與法治課程與教學(xué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 2024年物業(yè)買賣合同范本:物業(yè)信息與交易條件
- 2024年度綠色建筑HSE施工與運(yùn)維服務(wù)合同2篇
- 微專題物質(zhì)的制備實(shí)驗(yàn)突破策略-2024高考化學(xué)一輪考點(diǎn)擊破
- 2024年標(biāo)準(zhǔn)專業(yè)施工承包協(xié)議文件版B版
- 道德與法治中考備考建議課件
- 財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)退保申請范文推薦6篇
- 食品工程原理課程設(shè)計(jì)
- YYT 0325-2022 一次性使用無菌導(dǎo)尿管
- 羊膜在眼科臨床中應(yīng)用課件
- (71)第十五章15.2.3整數(shù)指數(shù)冪1-負(fù)整數(shù)指數(shù)冪-導(dǎo)學(xué)案
- 初步設(shè)計(jì)方案詢價(jià)表
- 2022年江蘇省環(huán)保集團(tuán)有限公司招聘筆試題庫及答案解析
- 《汽車焊接技術(shù)》試卷期末理論考試含參考答案一套
- FMEA分析經(jīng)典案例【范本模板】
- 2023-2023年山東省學(xué)業(yè)水平考試英語試題及答案
評論
0/150
提交評論