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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頁山東管理學(xué)院《書籍設(shè)計與印刷》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)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、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。假設(shè)一個農(nóng)場需要通過計算機視覺監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。以下關(guān)于計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以檢測農(nóng)作物的病蟲害,及時采取防治措施B.能夠評估農(nóng)作物的生長階段和成熟度,指導(dǎo)收獲時間C.計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進(jìn)行大面積的農(nóng)田監(jiān)測2、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性,以下哪種方法通常被采用?()A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標(biāo)簽進(jìn)行文本匹配,忽略圖像內(nèi)容C.隨機選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接在原始圖像上進(jìn)行檢索3、在計算機視覺中,人臉檢測和識別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測和識別的說法,不正確的是()A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉,并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎(chǔ)上,對人臉的身份進(jìn)行識別和驗證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑戰(zhàn),如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何錯誤率和安全隱患4、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀,需要解決相機位姿估計、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機位姿估計方面可能具有更高的精度?()A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法5、在計算機視覺的實際應(yīng)用中,模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關(guān)于實時性的描述,不正確的是()A.對于一些需要實時響應(yīng)的應(yīng)用,如自動駕駛和工業(yè)檢測,模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關(guān),與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)6、計算機視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步。以下關(guān)于特征提取方法的描述,不準(zhǔn)確的是()A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT(尺度不變特征變換)和HOG(方向梯度直方圖)在特定場景下仍然有效B.深度學(xué)習(xí)中的自動特征提取能夠?qū)W習(xí)到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)的性能D.特征提取只關(guān)注圖像的局部信息,而忽略了全局信息7、計算機視覺在無人駕駛飛行器(UAV)中的應(yīng)用可以輔助飛行和導(dǎo)航。假設(shè)一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物,以下關(guān)于UAV計算機視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠單目視覺就能準(zhǔn)確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限,主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合可以為UAV提供更準(zhǔn)確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統(tǒng)的性能沒有影響8、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛,以下關(guān)于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述,哪一項是不正確的?()A.惡劣天氣會影響圖像的質(zhì)量和清晰度,增加目標(biāo)檢測和識別的難度B.計算機視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器(如雷達(dá)和超聲波傳感器)融合,以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降,無法正常工作D.針對惡劣天氣,可以通過數(shù)據(jù)增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機視覺系統(tǒng)的魯棒性9、在計算機視覺的發(fā)展中,模型的可解釋性是一個重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述,不準(zhǔn)確的是()A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù),如特征圖可視化和類激活映射,可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計算機視覺模型都具有良好的可解釋性,能夠清晰地解釋其決策依據(jù)10、計算機視覺中的圖像增強技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強,以下關(guān)于圖像增強方法的描述,正確的是:()A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內(nèi)容11、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn),哪一項是最為突出的?()A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時間過長,難以在短時間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評估重建后的圖像質(zhì)量,沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計算資源需求過大,普通計算機難以承受12、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進(jìn)行分類,以下關(guān)于動作識別方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動作變化,準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時處理空間和時間維度的信息,適用于動作識別任務(wù)D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強的通用性13、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗。假設(shè)要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應(yīng)地更新場景,以下關(guān)于VR/AR計算機視覺應(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中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在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)的頭部運動跟蹤算法可以實現(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算機視覺算法的性能沒有影響14、在計算機視覺的視覺跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,以下哪種策略可能是有效的?()A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是15、圖像分類是計算機視覺的常見應(yīng)用之一??紤]一個需要對大量自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類的任務(wù),這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準(zhǔn)確率,以下哪種預(yù)處理操作可能最為有效?()A.對圖像進(jìn)行裁剪和縮放,使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進(jìn)行直方圖均衡化,增強對比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,減少顏色信息的干擾D.對圖像進(jìn)行隨機旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)多樣性16、計算機視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于特征點匹配的方法,找到兩張圖像中的對應(yīng)點,然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級別的精確對齊,不存在任何誤差17、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(biāo)跟蹤和動作識別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)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(fù)雜的非勻速運動估計不準(zhǔn)確D.光流估計的結(jié)果可以為后續(xù)的計算機視覺任務(wù)提供重要的運動線索18、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互,以下哪種技術(shù)可能對準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要?()A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運動捕捉19、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個工廠需要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統(tǒng)對零件進(jìn)行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性,對環(huán)境變化不敏感D.計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要人工干預(yù)和校驗20、在計算機視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中,假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋,以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)D.注意力機制(AttentionMechanism)二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機視覺在保險理賠中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述圖像去噪的常見方法。3、(本題5分)簡述圖像的角點檢測算法。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)觀察某音樂節(jié)的周邊產(chǎn)品設(shè)計,分析其如何利用音樂節(jié)的品牌形象,設(shè)計出具有紀(jì)念意義和實用性的商品,增加品牌收益。2、(本題5分)研究某品牌的線下門店櫥窗設(shè)計,分析其如何通過創(chuàng)意的陳列和燈光設(shè)計,吸引路人的注意力,提升品牌形象和銷售業(yè)績。3、(本題5分)分析某科技公司的企業(yè)形象宣傳片設(shè)計,探討其在畫面剪輯、音樂音效、文案撰寫等方面如
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