五邑大學(xué)《住宅空間裝飾設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
五邑大學(xué)《住宅空間裝飾設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁五邑大學(xué)《住宅空間裝飾設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個小題,每小題1分,共25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、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設(shè)要在一個智能交互系統(tǒng)中實現(xiàn)實時準(zhǔn)確的手勢識別,以下關(guān)于手勢識別方法的描述,正確的是:()A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息,但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響,識別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢識別中無法處理復(fù)雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢,就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求2、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進行配準(zhǔn),以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,正確的是:()A.基于特征點匹配的圖像配準(zhǔn)方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實現(xiàn)準(zhǔn)確的圖像配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學(xué)習(xí)在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用還不成熟,不如傳統(tǒng)方法有效3、計算機視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運動目標(biāo)。假設(shè)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(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)的顯著特征進行跟蹤C.視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準(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4、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述,正確的是:()A.基于立體視覺的方法需要多視角的圖像,并且對相機的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息,但對環(huán)境光敏感C.從運動中恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)方法只適用于靜態(tài)場景,無法處理動態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型5、在計算機視覺的全景圖像拼接任務(wù)中,假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟,哪一項是容易出錯的?()A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起,不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法,消除拼接處的明顯痕跡6、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動速度和方向,以下關(guān)于光流估計方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復(fù)雜場景中能夠準(zhǔn)確計算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計方法能夠提高估計的準(zhǔn)確性和魯棒性7、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個移動的物體,例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋,并且外觀可能會發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法,預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置,后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)8、圖像分割是將圖像細分為不同的區(qū)域或?qū)ο蟆<僭O(shè)我們需要對醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進行精確分割,以輔助醫(yī)生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應(yīng)用中,以下哪種圖像分割方法可能更合適?()A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法,如U-Net9、在計算機視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中,假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略,哪一項是不正確的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性,包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征,減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度,避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性,依靠模型的自動適應(yīng)能力10、計算機視覺中的圖像修復(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能夠生成更自然和逼真的結(jié)果?()A.基于擴散的圖像修復(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)11、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲,恢復(fù)清晰的圖像。假設(shè)要處理一張受到嚴(yán)重噪聲污染的天文圖像,以下關(guān)于去噪算法的選擇,哪一項是需要謹(jǐn)慎考慮的?()A.選擇基于濾波的去噪算法,如中值濾波B.采用基于深度學(xué)習(xí)的去噪算法,如自編碼器C.只考慮去噪效果,不關(guān)心圖像細節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法12、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員,同時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.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤13、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中,實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置,以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述,正確的是:()A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時仍能準(zhǔn)確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動態(tài)障礙物對視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小14、在計算機視覺中,特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要對一組風(fēng)景圖像進行特征提取,以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務(wù)。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征,并且對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有較好的不變性?()A.尺度不變特征變換(SIFT)B.方向梯度直方圖(HOG)C.局部二值模式(LBP)D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)的特征15、圖像分類是計算機視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的自然風(fēng)景圖片進行分類,包括山脈、森林、海灘等不同類型,同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準(zhǔn)確地對這些圖片進行分類,以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效?()A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取特征+深度學(xué)習(xí)分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯16、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(xué)習(xí)方法在圖像分割中取得了顯著的成果,如全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)C.圖像分割在醫(yī)學(xué)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(zhǔn)確地將圖像中的所有物體都分割出來17、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18、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19、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻,識別其中運動員的各種動作,以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征?()A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法20、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法,不正確的是()A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達到了非常完美的程度,能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容21、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要在一個動態(tài)場景中準(zhǔn)確計算光流,以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差?()A.物體的快速運動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能22、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時,為了增強圖像的亮度和對比度,同時減少噪聲,以下哪種圖像處理方法可能更合適?()A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理,保留低光照效果23、在計算機視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中,將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格遷移到一張照片上,以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在風(fēng)格遷移中無法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨立地進行處理,互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量24、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷,以下哪種圖像采集設(shè)備可能提供更高的分辨率和精度?()A.普通數(shù)碼相機B.工業(yè)線陣相機C.手機攝像頭D.監(jiān)控攝像頭25、計算機視覺中的姿態(tài)估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計的說法,錯誤的是()A.姿態(tài)估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機器人操作、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常精確,不受物體形狀和遮擋的影響二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述圖像復(fù)原的方法。2、(本題5分)簡述圖像的色彩校正工具。3、(本題5分)說明計算機視覺在知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)中的綜合應(yīng)用。4、(本題5分)解釋計算機視覺中的光照變化處理方法。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)觀察某游戲的游戲界面設(shè)計,闡述其如何通過視覺元素和交互設(shè)計提升玩家的游戲體驗。2、(本題5分)分析某美容院的宣傳物料設(shè)計,探討其美麗的模特、舒適的環(huán)境展示、專業(yè)的服務(wù)介紹如何吸引顧客光顧。3、(本題5分)分析某咖啡店的外賣包裝設(shè)計,探討其簡潔的設(shè)計、品牌標(biāo)識的突出、保溫性能的考慮如何提升顧客

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