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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁中國計量大學(xué)
《字體設(shè)計與軟件應(yīng)用》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個小題,每小題2分,共40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、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行快速準(zhǔn)確的人臉識別,以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢?()A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法2、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)可能會被遮擋、變形或快速移動。假設(shè)要跟蹤一個在人群中快速移動的人物,以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法3、在進(jìn)行圖像增強時,我們常常需要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲,以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況?()A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波4、當(dāng)利用計算機視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù),例如將圖像中的不同物體分割出來,以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是5、計算機視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述,正確的是:()A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變,保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點跟蹤方法對目標(biāo)形變不敏感,在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時容易丟失目標(biāo),無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性6、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)應(yīng)用需要實時生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗,或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機視覺技術(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關(guān)重要?()A.實時渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用7、在計算機視覺中,以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優(yōu)化?()A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是8、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像,以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型?()A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)D.基于投影的方法9、在計算機視覺的圖像語義分割任務(wù)中,假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像,例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述,正確的是:()A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對多尺度問題,通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像,分別進(jìn)行處理后再融合結(jié)果,能夠有效解決多尺度問題,但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲,降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決,只能盡量避免處理這類圖像10、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述,正確的是:()A.基于擴散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域,但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果,但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像修復(fù)中無法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實內(nèi)容11、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進(jìn)行對齊。以下關(guān)于特征匹配的方法,哪一項是不太可靠的?()A.使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征進(jìn)行匹配B.基于像素值的直接比較進(jìn)行匹配C.利用SURF(SpeededUpRobustFeatures)特征進(jìn)行匹配D.通過ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征進(jìn)行匹配12、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述,正確的是:()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)能夠生成逼真的圖像,但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定,容易模式崩潰B.變分自編碼器(VAE)生成的圖像多樣性好,但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高,能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像13、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關(guān)于計算機視覺在VR/AR中的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進(jìn)行識別,實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計算機視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制14、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個在線教育平臺中檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識別的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化,如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響,始終能夠準(zhǔn)確判斷15、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)ξ奈镞M(jìn)行數(shù)字化保護(hù)和修復(fù)的計算機視覺系統(tǒng),需要對文物的破損部分進(jìn)行準(zhǔn)確識別和重建。以下哪種技術(shù)在文物修復(fù)方面可能具有應(yīng)用潛力?()A.圖像修復(fù)算法B.三維重建技術(shù)C.虛擬增強現(xiàn)實技術(shù)D.以上都是16、在計算機視覺的應(yīng)用中,人臉識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個人臉識別系統(tǒng)正在進(jìn)行身份驗證,以下關(guān)于人臉識別的描述,正確的是:()A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準(zhǔn)確率沒有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)信息,如紅外圖像,可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題17、在計算機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18、計算機視覺中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割,區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述,哪一項是錯誤的?()A.基于閾值的分割方法簡單快速,但對于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點開始,逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)在圖像分割中表現(xiàn)出色,能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確,不存在模糊或錯誤的邊界19、在計算機視覺中,三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述,不正確的是()A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實、文物保護(hù)和工業(yè)設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的,能夠完全還原物體的真實三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會對三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響20、在計算機視覺的視頻分析中,需要處理連續(xù)的圖像幀。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,哪一項是不正確的?()A.光流法可以用于計算相鄰幀之間的像素運動,從而跟蹤物體的運動軌跡B.可以通過對視頻幀進(jìn)行分類和檢測,來識別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時間維度上的信息,不僅僅是單個圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡單的場景和行為,對于復(fù)雜的多人交互場景無法進(jìn)行有效的分析二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的行為分析任務(wù)。2、(本題5分)說明計算機視覺在海洋聲學(xué)研究中的作用。3、(本題5分)解釋計算機視覺中的手勢識別技術(shù)。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)研究某品牌的宣傳視頻拍攝角度選擇,分析其如何運用不同的拍攝角度和鏡頭語言,傳達(dá)品牌的故事和價值觀,提升視頻的藝術(shù)感。2、(本題5分)分析某咖啡店的積分卡設(shè)計,探討其積分規(guī)則、兌換禮品展示、品牌標(biāo)識如何吸引顧客消費。3、(本題5分)研究某品牌的宣傳冊內(nèi)頁排版設(shè)計,分析其如何通過合理的排版和圖文搭配,提升宣傳冊的可讀性和吸
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