北京郵電大學(xué)世紀(jì)學(xué)院《針織服裝設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€(xiàn)…………第1頁(yè)，共1頁(yè)北京郵電大學(xué)世紀(jì)學(xué)院

《針織服裝設(shè)計(jì)》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15個(gè)小題，每小題1分，共15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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單快速，但對(duì)于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長(zhǎng)法從種子點(diǎn)開(kāi)始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確，不存在模糊或錯(cuò)誤的邊界2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項(xiàng)是不太有效的？（）A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)其位置B.完全放棄對(duì)被遮擋目標(biāo)的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀(guān)特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周?chē)尘昂推渌嚓P(guān)物體的信息輔助跟蹤3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)雜圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出不同類(lèi)型的車(chē)輛，例如轎車(chē)、卡車(chē)和摩托車(chē)。圖像中的車(chē)輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復(fù)雜。為了實(shí)現(xiàn)高精度的車(chē)輛檢測(cè)，以下哪種方法通常被認(rèn)為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，如邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNNC.采用簡(jiǎn)單的模板匹配方法，根據(jù)預(yù)先定義的車(chē)輛模板進(jìn)行匹配D.對(duì)圖像進(jìn)行全局特征提取，然后基于這些特征進(jìn)行分類(lèi)4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(duì)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(duì)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(chǔ)和處理D.對(duì)光照變化不敏感5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機(jī)（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息，沒(méi)有任何損失7、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時(shí)保持可接受的視覺(jué)質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時(shí)，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述，不正確的是（）A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)跟蹤和動(dòng)作識(shí)別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)的物體有效，對(duì)于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動(dòng)估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)提供重要的運(yùn)動(dòng)線(xiàn)索9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下，盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無(wú)損壓縮方法，如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮，直接存儲(chǔ)原始圖像D.隨機(jī)刪除圖像中的部分像素10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)？（）A.基于立體視覺(jué)的重建方法B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)影像分析中，例如對(duì)腫瘤的檢測(cè)和分割，需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的分割網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類(lèi)和分類(lèi)的方法D.基于形態(tài)學(xué)操作和閾值分割的方法12、當(dāng)進(jìn)行圖像的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)時(shí)，假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計(jì)羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準(zhǔn)確地完成計(jì)數(shù)任務(wù)？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計(jì)數(shù)模型B.手動(dòng)逐個(gè)計(jì)數(shù)C.估計(jì)圖像中物體的平均大小，然后計(jì)算總面積來(lái)推算數(shù)量D.隨機(jī)猜測(cè)物體的數(shù)量13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(chǎng)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(jué)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(duì)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(shì)D.比賽場(chǎng)地的光照和攝像機(jī)視角對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的結(jié)果沒(méi)有影響14、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類(lèi)模型的訓(xùn)練，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)不同類(lèi)別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過(guò)程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差的過(guò)程D.圖像分類(lèi)模型一旦訓(xùn)練完成，就無(wú)法再對(duì)新的類(lèi)別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類(lèi)15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的表情識(shí)別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線(xiàn)教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析面部肌肉的運(yùn)動(dòng)和特征點(diǎn)的變化來(lái)識(shí)別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類(lèi)C.表情識(shí)別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識(shí)別可以準(zhǔn)確地識(shí)別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情，不受個(gè)體差異和文化背景的影響二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在志愿者服務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療影像診斷中的作用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的色彩融合方法。4、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在風(fēng)力發(fā)電中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用圖像分類(lèi)技術(shù)，對(duì)不同種類(lèi)的木雕進(jìn)行分類(lèi)。2、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，檢測(cè)商場(chǎng)自動(dòng)扶梯的運(yùn)行狀況。3、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)加油站內(nèi)的安全隱患。4、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類(lèi)型的家具圖像進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。5、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)花樣滑冰比賽中運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作的優(yōu)美度檢測(cè)。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）探討某主題公園的導(dǎo)覽地圖設(shè)計(jì)，研究其如何清晰準(zhǔn)確地呈現(xiàn)園區(qū)布局、景點(diǎn)分布和