延邊職業(yè)技術(shù)學(xué)院《設(shè)計(jì)技法表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中,除了識(shí)別目標(biāo)的類別,還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識(shí)別多個(gè)不同大小的物體,以下哪種目標(biāo)識(shí)別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)?()A.基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)識(shí)別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識(shí)別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識(shí)別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識(shí)別算法2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建中,從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)古建筑進(jìn)行三維重建,以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于立體視覺(jué)的方法通過(guò)匹配不同視角下的圖像特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算深度信息,實(shí)現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)算法可以從一系列無(wú)序的圖像中重建場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量,與重建算法的選擇無(wú)關(guān)3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述,不正確的是()A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息,生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容,沒(méi)有任何信息丟失4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,正確的是:()A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D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(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中,需要在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一組高清圖像進(jìn)行壓縮,以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬,同時(shí)要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺(jué)要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好?()A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)際應(yīng)用中,光照變化會(huì)對(duì)圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述,不正確的是()A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對(duì)比度和顏色發(fā)生改變,增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù),如直方圖均衡化,可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)適應(yīng)各種光照變化,無(wú)需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會(huì)產(chǎn)生較大的影響7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,需要將不同時(shí)間或視角拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn),圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果?()A.基于特征的配準(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的邊界優(yōu)化?()A.條件隨機(jī)場(chǎng)B.全連接條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是9、在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,需要將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進(jìn)行配準(zhǔn),以下哪個(gè)因素對(duì)于配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性影響最大?()A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛飛行器(UAV)中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個(gè)UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在UAV中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取周圍環(huán)境的信息,包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r(shí)分析圖像,計(jì)算與障礙物的距離和相對(duì)速度,為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器(如慣性測(cè)量單元)的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制,實(shí)現(xiàn)自主飛行11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)的姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來(lái)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(guò)匹配圖像和模型來(lái)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12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述,正確的是:()A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域,但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果,但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像修復(fù)中無(wú)法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實(shí)內(nèi)容13、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο蟆<僭O(shè)我們需要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割,以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對(duì)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(cè)的圖像分割C.基于區(qū)域生長(zhǎng)的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法,如U-Net14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度估計(jì)是計(jì)算場(chǎng)景中物體與相機(jī)的距離。假設(shè)我們要為一個(gè)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用估計(jì)場(chǎng)景的深度信息,以下哪種深度估計(jì)方法能夠在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡?()A.基于立體視覺(jué)的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)方法D.基于飛行時(shí)間(ToF)原理的方法15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(cè)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(guò)提取面部肌肉的運(yùn)動(dòng)特征來(lái)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16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中,例如對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。假設(shè)要通過(guò)圖像分析評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況,以下哪種特征可能對(duì)判斷病蟲害的存在較為敏感?()A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以實(shí)現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計(jì)方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時(shí)準(zhǔn)確性更高?()A.基于模型的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于視覺(jué)慣性里程計(jì)的姿態(tài)估計(jì)D.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。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(diǎn)的配準(zhǔn)方法對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性,但特征點(diǎn)的提取容易出錯(cuò)B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計(jì)算簡(jiǎn)單,但對(duì)光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無(wú)法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇,與圖像的質(zhì)量和特征無(wú)關(guān)19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法?()A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,人臉檢測(cè)和識(shí)別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測(cè)和識(shí)別的說(shuō)法,不正確的是()A.人臉檢測(cè)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(shí)別是在檢測(cè)到人臉的基礎(chǔ)上,對(duì)人臉的身份進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測(cè)和識(shí)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(cè)和識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何錯(cuò)誤率和安全隱患21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車牌識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率?()A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測(cè)車牌號(hào)碼22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的全景圖像生成任務(wù)中,將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設(shè)要生成一個(gè)城市景觀的全景圖像,以下關(guān)于全景圖像生成方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.首先需要對(duì)局部圖像進(jìn)行特征提取和匹配,找到它們之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系B.可以使用圖像變形和融合技術(shù)來(lái)消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機(jī)參數(shù)的影響,能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)全景圖像的生成規(guī)律,提高拼接效果23、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(chǎng)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(jiǎn)單的分類模型,避免過(guò)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24、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述,不正確的是()A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會(huì)給目標(biāo)跟蹤帶來(lái)挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),不受復(fù)雜環(huán)境的影響25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的多視圖幾何原理。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在造紙業(yè)中的質(zhì)量控制。3、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育分析中的應(yīng)用。4、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在考古中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)觀察某城市的公共藝術(shù)裝置設(shè)計(jì),思考如何通過(guò)藝術(shù)作品與城市環(huán)境融合,提升城市的文化品位和公共空間的吸引力。2、(本題5分)一家健身房的室內(nèi)裝飾設(shè)計(jì)充滿動(dòng)感和激勵(lì)元素。請(qǐng)?zhí)接懯覂?nèi)裝飾在墻面裝飾、器械擺放、休息區(qū)設(shè)計(jì)上的特點(diǎn),以及如何激發(fā)會(huì)員的鍛煉熱情。3、(本題5分)研究某藝術(shù)學(xué)院的招生簡(jiǎn)章設(shè)計(jì),分析其專業(yè)的課程介紹、優(yōu)秀的師資展示、藝術(shù)氛圍的營(yíng)造如何吸引學(xué)生報(bào)考。

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