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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學號:凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁濰坊科技學院《平面設計與制作》
2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個小題,每小題1分,共15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、在計算機視覺的目標識別任務中,假設目標物體被部分遮擋,以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)D.注意力機制(AttentionMechanism)2、計算機視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運動目標。假設要跟蹤一只在森林中奔跑的動物,以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標的模型來預測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標的顯著特征進行跟蹤C.視覺跟蹤算法在目標發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準確跟蹤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3、在計算機視覺的圖像分類任務中,假設數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題,某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。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)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓練C.不考慮類別不平衡,直接訓練模型D.隨機選擇樣本進行訓練4、計算機視覺中的目標計數(shù)任務,例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量,以下關(guān)于目標計數(shù)方法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數(shù)B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數(shù)任務C.目標的大小、形狀和分布對計數(shù)結(jié)果沒有影響D.結(jié)合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現(xiàn)目標計數(shù)5、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關(guān)于計算機視覺在體育賽事中的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過對視頻的分析,自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠?qū)η騿T的動作進行分類,如傳球、射門和防守C.計算機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),無需人工復查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息,獲取更全面和準確的比賽數(shù)據(jù)6、在計算機視覺中,圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域,每個區(qū)域具有相似的特征。以下關(guān)于圖像分割的敘述,不正確的是()A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進行B.深度學習方法在圖像分割中取得了顯著的成果,如全卷積網(wǎng)絡(FCN)C.圖像分割在醫(yī)學影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結(jié)果總是完美的,能夠準確地將圖像中的所有物體都分割出來7、在計算機視覺的文本檢測和識別任務中,假設要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測和識別的描述,哪一項是不正確的?()A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區(qū)域,然后進行識別B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在文本識別中表現(xiàn)出色,能夠準確識別各種字體和風格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應對,沒有任何困難D.可以結(jié)合光學字符識別(OCR)技術(shù),將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本8、在計算機視覺的圖像配準任務中,假設要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準方法可能更適合處理這種情況?()A.基于特征點匹配的方法,如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加,不進行任何配準操作C.基于圖像灰度值的配準方法,計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配9、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進行分類,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雜的動作變化,準確率高B.深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(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10、在計算機視覺的行人重識別任務中,假設要在多個攝像頭拍攝的畫面中找到同一個行人。以下關(guān)于特征融合的方法,哪一項是不太合理的?()A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進行融合B.簡單地將不同特征進行拼接,不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進行融合D.利用深度學習模型自動學習特征的融合方式11、在計算機視覺的三維重建任務中,例如從多視角圖像恢復物體的三維形狀,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.基于深度學習的方法12、在計算機視覺中,目標檢測是一項重要的任務。假設要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標檢測算法的選擇,哪一項是需要重點考慮的因素?()A.算法的檢測速度,以滿足實時性要求B.算法在小目標檢測上的性能,因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復雜度,越復雜的模型效果越好D.算法是否開源,開源的算法更易于使用13、在計算機視覺的圖像去模糊任務中,需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊,同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好?()A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法14、在計算機視覺的圖像特征提取中,假設要提取對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)于特征提取方法的描述,正確的是:()A.SIFT特征具有良好的不變性,但計算復雜度高,實時性差B.HOG特征對光照變化適應性強,但對旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取,但特征表達能力有限D(zhuǎn).沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求15、計算機視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬。假設要對一段高清視頻進行壓縮,同時保持較好的視覺質(zhì)量。以下關(guān)于視頻壓縮方法的描述,正確的是:()A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實現(xiàn)壓縮,對圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進行壓縮,但會引入明顯的失真C.運動估計在幀間壓縮中不重要,對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低,壓縮效果越好,視覺質(zhì)量也越高二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)說明計算機視覺在海浪監(jiān)測中的應用。2、(本題5分)解釋計算機視覺中的動作識別任務。3、(本題5分)簡述計算機視覺在地質(zhì)勘探中的作用。4、(本題5分)說明計算機視覺中的圖像增強技術(shù)及其分類。三、應用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用目標檢測算法,在氣象圖像中檢測暴雨區(qū)域。2、(本題5分)使用目標跟蹤算法,跟蹤運動場上運動員的軌跡。3、(本題5分)開發(fā)一個能夠識別不同種類候鳥的程序。4、(本題5分)使用目標跟蹤算法,跟蹤舞臺上演員的動作。5、(本題5分)對演唱會的視頻進行觀眾情緒分析和熱度評估。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)分析某藝術(shù)畫廊的網(wǎng)站設計,研究如何通過頁面布局、作品展示和文字介紹展示藝術(shù)家的作品和畫廊的特色。2
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