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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁重慶第二師范學(xué)院
《品牌形象設(shè)計(jì)》2022-2023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、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物的狀態(tài)。假設(shè)要對一件古老的雕塑進(jìn)行數(shù)字化保存和修復(fù)建議。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過三維掃描技術(shù)獲取文物的精確形狀和表面細(xì)節(jié)B.能夠?qū)ξ奈锏念伾图y理進(jìn)行分析,為修復(fù)提供參考C.計(jì)算機(jī)視覺可以完全替代人工的文物修復(fù)工作,保證修復(fù)的質(zhì)量和效果D.可以建立文物的數(shù)字檔案,方便后續(xù)的研究和展示2、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中,需要對道路場景進(jìn)行理解和預(yù)測,例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場景理解和預(yù)測,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.場景圖生成D.以上都是3、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行匹配和對齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)的敘述,不正確的是()A.圖像配準(zhǔn)需要找到圖像之間的對應(yīng)點(diǎn)或特征,然后進(jìn)行變換和對齊B.圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.圖像配準(zhǔn)的精度和魯棒性受到圖像質(zhì)量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準(zhǔn)是一個(gè)簡單的過程,不需要復(fù)雜的算法和優(yōu)化4、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,例如估計(jì)人體關(guān)節(jié)的位置和姿態(tài),以下哪種方法可能在精度和實(shí)時(shí)性之間取得較好的平衡?()A.基于模型的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法C.基于深度學(xué)習(xí)的分類方法D.以上都不是5、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計(jì)算機(jī)視覺算法的性能沒有影響6、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法,哪一項(xiàng)是不太有效的?()A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測其位置B.完全放棄對被遮擋目標(biāo)的跟蹤,等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤7、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作,以下關(guān)于特征選擇的方法,哪一項(xiàng)是不太可行的?()A.提取運(yùn)動(dòng)員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來描述動(dòng)作8、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人。假設(shè)要在一個(gè)大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識(shí)別,以下關(guān)于行人重識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感,識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征,但容易受到背景干擾C.行人重識(shí)別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征,不需要考慮行人的行為特征D.行人重識(shí)別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定,不受影響9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的方法簡單快速,但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像,但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率,不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息10、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確,也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會(huì)影響三維重建的結(jié)果11、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12、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體,同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性?()A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法13、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個(gè)在大型商場中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時(shí)要應(yīng)對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤14、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動(dòng)物,以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標(biāo)的模型來預(yù)測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時(shí)仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性15、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞,需要進(jìn)行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時(shí)能夠生成更自然和逼真的結(jié)果?()A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在海洋軍事中的應(yīng)用。2、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類?3、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺在酒店服務(wù)中的應(yīng)用。4、(本題5分)簡述圖像的白平衡校正方法。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的掌形識(shí)別系統(tǒng)。2、(本題5分)通過圖像分類算法,對不同種類的樂器演奏場景圖像進(jìn)行分類。3、(本題5分)使用OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化處理,并計(jì)算灰度圖像的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。4、(本題5分)利用圖像增強(qiáng)技術(shù),提升霧霾天氣下拍攝圖像的清晰度。5、(本題5分)運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),對電力設(shè)備的外觀進(jìn)行故障檢測。四、分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)以某餐廳的菜單設(shè)計(jì)為例,分析其排版布局、圖片選擇、文字描述如何展示菜品特色,引導(dǎo)顧客點(diǎn)餐。2、(本題10分)解析某食品品牌的外
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