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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁武漢工貿(mào)職業(yè)學(xué)院《會(huì)展設(shè)計(jì)綜合課題實(shí)踐》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,正確的是:()A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨(dú)立的圖像進(jìn)行處理,就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時(shí)序信息和幀間的相關(guān)性對(duì)于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動(dòng)作識(shí)別,對(duì)于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對(duì)視頻分析的結(jié)果沒有影響2、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于視覺的姿態(tài)估計(jì)可以通過分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來計(jì)算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個(gè)攝像頭的圖像信息,提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計(jì)通常需要先對(duì)物體進(jìn)行建模,然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確,不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響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(duì)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(duì)應(yīng)點(diǎn)或特征,然后進(jìn)行變換和對(duì)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)視覺中,圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類,將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)(SVM)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí),性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征,高層語義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率,可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集5、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中,假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測。以下關(guān)于特征提取的方法,哪一項(xiàng)是不太適合的?()A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級(jí)特征B.利用光流信息來捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息,忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征,同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息6、計(jì)算機(jī)視覺中,以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)?()A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是7、計(jì)算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實(shí)現(xiàn)真實(shí)的場景交互。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在VR/AR中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過對(duì)用戶的動(dòng)作和姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別,實(shí)現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實(shí)場景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗(yàn)的沉浸感和真實(shí)感D.VR/AR中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制8、計(jì)算機(jī)視覺中的行人檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)擁擠的公共場所中準(zhǔn)確檢測出行人,同時(shí)要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復(fù)雜環(huán)境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率?()A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測C.基于運(yùn)動(dòng)信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測9、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)商場需要通過監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行人員異常行為檢測。以下關(guān)于安防監(jiān)控中的計(jì)算機(jī)視覺的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以實(shí)時(shí)監(jiān)測人群的流動(dòng)情況,發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識(shí)別人員的打斗、摔倒等異常行為,并及時(shí)發(fā)出警報(bào)C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控,不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設(shè)備(如門禁系統(tǒng))聯(lián)動(dòng),提高安防水平10、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識(shí)別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.對(duì)人臉圖像進(jìn)行歸一化處理,統(tǒng)一大小和亮度B.對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理,增強(qiáng)面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果,提高美觀度D.隨機(jī)裁剪圖像,增加數(shù)據(jù)多樣性11、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(duì)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12、在計(jì)算機(jī)視覺的研究中,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對(duì)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述,不準(zhǔn)確的是()A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力,但可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來減少對(duì)原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成,就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展,能夠一直滿足研究的需求13、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別,以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫,并且識(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征,但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要更新和優(yōu)化,能夠一直保持高準(zhǔn)確率14、計(jì)算機(jī)視覺中的遙感圖像分析用于獲取地球表面的信息。假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中分析土地利用類型和植被覆蓋情況,同時(shí)要克服圖像的大尺度和復(fù)雜的地物分布。以下哪種遙感圖像分析方法最為有效?()A.基于光譜特征的分析B.基于紋理特征的分析C.基于對(duì)象的圖像分析D.基于深度學(xué)習(xí)的分析15、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場景的語義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場景的圖像,包括家具的布局、人員的活動(dòng)等。以下哪種方法在進(jìn)行場景理解時(shí)最為有效?()A.基于對(duì)象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法16、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線,以下關(guān)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化的策略,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型,適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息,不考慮其他傳感器D.對(duì)不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練17、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中,需要對(duì)圖像中的物體、關(guān)系和上下文進(jìn)行綜合分析。假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場景的布局和功能,以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的?()A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對(duì)比度D.圖像的拍攝角度18、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中,假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像,同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好?()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)D.自動(dòng)編碼器(Autoencoder)19、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要識(shí)別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對(duì)類內(nèi)差異和類間相似性的策略,哪一項(xiàng)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(dòng)適應(yīng)能力20、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(shí)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(tái)中檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識(shí)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(shí)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(shí)別不受面部遮擋和光照變化的影響,始終能夠準(zhǔn)確判斷21、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,需要實(shí)時(shí)檢測道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中,以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測到各種交通標(biāo)志,并且對(duì)光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性?()A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法,結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點(diǎn)匹配的方法22、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。假設(shè)要對(duì)一段高清視頻進(jìn)行壓縮,同時(shí)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(shí)現(xiàn)壓縮,對(duì)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(jìn)行壓縮,但會(huì)引入明顯的失真C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)在幀間壓縮中不重要,對(duì)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23、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過程中可能會(huì)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(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是24、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解是對(duì)整個(gè)圖像場景的語義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場景理解的描述,不準(zhǔn)確的是()A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個(gè)方面B.可以通過構(gòu)建場景圖來表示場景中的實(shí)體和關(guān)系,輔助場景理解C.場景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值D.場景理解是一個(gè)已經(jīng)完全解決的問題,不存在任何技術(shù)難題25、對(duì)于圖像分類任務(wù),假設(shè)需要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類,包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力,以下哪種策略是至關(guān)重要的?()A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作,如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡單的分類模型,避免過擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接使用原始圖像訓(xùn)練模型二、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)視覺在虛擬現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)遮擋處理方法。3、(本題5分)簡述圖像的稀疏表示方法。4、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺在化妝品生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)解析某家居品牌的產(chǎn)品目錄設(shè)計(jì),探討其如何通過圖片、描述、排版等展示家居產(chǎn)品的特點(diǎn)和風(fēng)格,吸引消費(fèi)者購買。2、(本題5分)解讀某體育賽事的官方攝影作品設(shè)計(jì),分析其如何通過視覺效果展示賽事精彩瞬間和運(yùn)動(dòng)員風(fēng)采。3、(本題5分)分析某游戲的游戲界面更新設(shè)計(jì),研究其如何
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