寧波幼兒師范高等專科學(xué)?!对O(shè)計(jì)綜合表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
寧波幼兒師范高等??茖W(xué)?!对O(shè)計(jì)綜合表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
寧波幼兒師范高等專科學(xué)?!对O(shè)計(jì)綜合表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
寧波幼兒師范高等??茖W(xué)校《設(shè)計(jì)綜合表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
寧波幼兒師范高等??茖W(xué)?!对O(shè)計(jì)綜合表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè),共3頁(yè)寧波幼兒師范高等專科學(xué)校

《設(shè)計(jì)綜合表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題2分,共30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、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像(如X光、CT等)進(jìn)行分析,輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷時(shí),需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價(jià)值?()A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取2、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(kāi)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?chē)h(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3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真實(shí)感的物體交互,以下哪種技術(shù)可能對(duì)準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要?()A.立體視覺(jué)B.光場(chǎng)成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動(dòng)捕捉4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的無(wú)人駕駛技術(shù)是一個(gè)綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無(wú)人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的說(shuō)法,不正確的是()A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測(cè)、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別道路標(biāo)志、車(chē)輛和行人等物體C.無(wú)人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟,能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的交通場(chǎng)景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無(wú)人駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)面臨的挑戰(zhàn)5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)中,需要通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)構(gòu)建立體視覺(jué)系統(tǒng),以測(cè)量與前方障礙物的距離,同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)最優(yōu)?()A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配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)要對(duì)一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進(jìn)行去噪處理,以下關(guān)于圖像去噪方法的描述,正確的是:()A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時(shí)很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會(huì)引入任何新的失真或模糊7、對(duì)于圖像的紋理分析任務(wù),假設(shè)要描述和區(qū)分不同類(lèi)型的紋理,例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確分析紋理特征?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法,計(jì)算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法,如馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)C.僅通過(guò)肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進(jìn)行任何紋理分析,直接忽略紋理信息8、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9、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而產(chǎn)生模糊,以下哪種去模糊方法可能需要對(duì)模糊核有較為準(zhǔn)確的估計(jì)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)可能會(huì)被遮擋、變形或快速移動(dòng)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動(dòng)的人物,以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像去霧是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣,以下哪種方法可能需要對(duì)大氣散射模型有深入的了解?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法12、當(dāng)進(jìn)行圖像的去霧處理時(shí),假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對(duì)比度。以下哪種方法可能更有效?()A.基于物理模型的去霧方法,估計(jì)大氣光和透射率B.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的對(duì)比度增強(qiáng)C.不進(jìn)行去霧處理,保留有霧的效果D.隨機(jī)調(diào)整圖像的亮度和飽和度13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)14、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類(lèi),包括山脈、森林、海灘等不同類(lèi)型,同時(shí)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(duì)這些圖片進(jìn)行分類(lèi),以下哪種特征提取方法與分類(lèi)算法的組合最為有效?()A.SIFT特征+支持向量機(jī)B.HOG特征+決策樹(shù)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取特征+深度學(xué)習(xí)分類(lèi)器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,以下哪個(gè)任務(wù)通常需要對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類(lèi)?()A.圖像生成B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像超分辨率D.圖像去噪二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)在分布式數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。2、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何檢測(cè)產(chǎn)品表面缺陷?3、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在沙漠化監(jiān)測(cè)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)利用圖像分割算法,將衛(wèi)星圖像中的農(nóng)田和城市區(qū)域進(jìn)行劃分。2、(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)超市顧客是否有未結(jié)賬商品。3、(本題5分)開(kāi)發(fā)一個(gè)可以識(shí)別不同種類(lèi)靈長(zhǎng)類(lèi)動(dòng)物的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。4、(本題5分)運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),對(duì)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的零部件進(jìn)行缺陷檢測(cè)。5、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,跟蹤賽車(chē)場(chǎng)上賽車(chē)的速度變化。四、分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論