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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁天津財(cái)經(jīng)大學(xué)珠江學(xué)院
《信息與版式設(shè)計(jì)》2023-2024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15個(gè)小題,每小題2分,共30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、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行精確分割,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.手動(dòng)分割是最準(zhǔn)確的方法,不需要借助計(jì)算機(jī)算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法,與圖像的預(yù)處理無關(guān)2、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式,以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動(dòng)態(tài)信息對比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機(jī)視角對計(jì)算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響3、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員,同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤4、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)我們要分析一段監(jiān)控視頻,以檢測異常行為,如打架、盜竊等。對于這種實(shí)時(shí)性要求較高的視頻分析任務(wù),以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測?()A.對每一幀圖像單獨(dú)進(jìn)行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運(yùn)動(dòng)C.利用深度學(xué)習(xí)模型直接對視頻進(jìn)行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法,如背景減除5、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像,以下關(guān)于場景理解方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務(wù)來實(shí)現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗(yàn)知識能夠提高場景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場景中的全局特征和關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗(yàn)知識和上下文信息的情況下,準(zhǔn)確地推斷出場景的語義6、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述,不準(zhǔn)確的是()A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效,對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性,有助于后續(xù)的處理和分析7、圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個(gè)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,以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助?()A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示8、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集,即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法,類別不均衡不會(huì)對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量,但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集,但會(huì)丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決,只能通過改進(jìn)分類算法來應(yīng)對9、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像增強(qiáng)技術(shù)用于改善圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的描述,不正確的是()A.圖像增強(qiáng)可以包括對比度增強(qiáng)、銳化、去噪等操作B.圖像增強(qiáng)的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務(wù)C.過度的圖像增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強(qiáng)只對低質(zhì)量的圖像有效果,對于高質(zhì)量的圖像沒有必要進(jìn)行增強(qiáng)10、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11、在計(jì)算機(jī)視覺中,以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機(jī)制D.以上都是12、計(jì)算機(jī)視覺中,以下哪個(gè)任務(wù)通常需要對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類?()A.圖像生成B.目標(biāo)檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪13、在計(jì)算機(jī)視覺的特征提取中,SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不變特征變換)特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配,SIFT特征的哪個(gè)特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色?()A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計(jì)算速度快,效率高C.特征維度低,易于存儲和處理D.對光照變化不敏感14、計(jì)算機(jī)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(gè)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(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)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識別的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),用于時(shí)尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時(shí),由于服裝的款式和顏色變化多樣,以下哪種特征表示方法可能更適合?()A.手工設(shè)計(jì)的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征C.顏色直方圖D.以上都是二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在海洋工程監(jiān)測中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述圖像的稀疏表示方法。3、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中的模型壓縮技術(shù)。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用深度學(xué)習(xí)算法,對不同種類的水果干圖像進(jìn)行分類。2、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)程序,通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識別不同品牌的汽車標(biāo)志。3、(本題5分)運(yùn)用圖像識別算法,對不同類型的廚房電器圖像進(jìn)行分類和識別。4、(本題5分)利用深度學(xué)習(xí)算法,對不同種類的肉干圖像進(jìn)行分類。5、(本題5分)開發(fā)一個(gè)能夠識別不同種類食草動(dòng)物的程序。四、分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)分
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