北京郵電大學世紀學院《針織服裝設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《針織服裝設計》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、計算機視覺中的圖像分割任務旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設要對一張風景圖片進行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡單快速，但對于復雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點開始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡（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，不存在模糊或錯誤的邊界2、在計算機視覺的視頻目標跟蹤中，假設目標在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項是不太有效的？（）A.利用目標在遮擋前的運動軌跡預測其位置B.完全放棄對被遮擋目標的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤3、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，如邊緣檢測和形態(tài)學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據(jù)預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類4、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感5、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）6、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像，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，但可能會模糊圖像細節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節(jié)C.深度學習方法通過學習噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失7、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時保持可接受的視覺質(zhì)量。假設我們需要在網(wǎng)絡上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP8、計算機視覺中的光流估計是計算圖像中像素的運動信息。以下關(guān)于光流估計的敘述，不正確的是（）A.光流估計可以用于視頻中的運動分析、目標跟蹤和動作識別等任務B.基于深度學習的光流估計方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計只對勻速運動的物體有效，對于復雜的非勻速運動估計不準確D.光流估計的結(jié)果可以為后續(xù)的計算機視覺任務提供重要的運動線索9、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設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.無損壓縮方法，如PNGC.不進行任何壓縮，直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素10、在計算機視覺的三維重建任務中，我們需要從多幅二維圖像中恢復物體的三維結(jié)構(gòu)。假設我們只有少量的、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.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進行重建D.基于模型擬合的重建方法11、在計算機視覺的醫(yī)學影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設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)生進行準確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的分割網(wǎng)絡，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學操作和閾值分割的方法12、當進行圖像的目標計數(shù)任務時，假設要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準確地完成計數(shù)任務？（）A.基于深度學習的目標計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機猜測物體的數(shù)量13、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更深入的比賽洞察。假設要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關(guān)于體育賽事計算機視覺應用的描述，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態(tài)信息對比賽分析的價值不大C.結(jié)合深度學習和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機視角對計算機視覺分析的結(jié)果沒有影響14、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數(shù)據(jù)來學習不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色C.模型的訓練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類15、在計算機視覺的表情識別任務中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠?qū)W習不同表情的模式和特征，實現(xiàn)準確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在志愿者服務中的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺在醫(yī)療影像診斷中的作用。3、（本題5分）簡述圖像的色彩融合方法。4、（本題5分）說明計算機視覺在風力發(fā)電中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像分類技術(shù)，對不同種類的木雕進行分類。2、（本題5分）運用圖像識別技術(shù)，檢測商場自動扶梯的運行狀況。3、（本題5分）設計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測加油站內(nèi)的安全隱患。4、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的家具圖像進行分類和識別。5、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對花樣滑冰比賽中運動員動作的優(yōu)美度檢測。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）探討某主題公園的導覽地圖設計，研究其如何清晰準確地呈現(xiàn)園區(qū)布局、景點分布和