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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、計算機視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關(guān)于計算機視覺在體育賽事中的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過對視頻的分析,自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠?qū)η騿T的動作進行分類,如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息,獲取更全面和準確的比賽數(shù)據(jù)2、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中,需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進行配準,以下關(guān)于圖像配準方法的描述,正確的是:()A.基于特征點匹配的圖像配準方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實現(xiàn)準確的圖像配準C.圖像配準不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學(xué)習(xí)在圖像配準中的應(yīng)用還不成熟,不如傳統(tǒng)方法有效3、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個機器人需要跟蹤一個移動的物體,同時適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性?()A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法4、在計算機視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中,假設(shè)要將一張照片轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像,以下哪種技術(shù)可能對生成逼真的風(fēng)格效果起到關(guān)鍵作用?()A.對抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)B.自編碼器(Autoencoder)C.變分自編碼器(VAE)D.玻爾茲曼機(BoltzmannMachine)5、在計算機視覺中,圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法,錯誤的是()A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容,不受任何限制6、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述,正確的是:()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)能夠生成逼真的圖像,但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定,容易模式崩潰B.變分自編碼器(VAE)生成的圖像多樣性好,但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高,能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像7、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物的狀態(tài)。假設(shè)要對一件古老的雕塑進行數(shù)字化保存和修復(fù)建議。以下關(guān)于計算機視覺在文物保護中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過三維掃描技術(shù)獲取文物的精確形狀和表面細節(jié)B.能夠?qū)ξ奈锏念伾图y理進行分析,為修復(fù)提供參考C.計算機視覺可以完全替代人工的文物修復(fù)工作,保證修復(fù)的質(zhì)量和效果D.可以建立文物的數(shù)字檔案,方便后續(xù)的研究和展示8、在計算機視覺的動作識別任務(wù)中,區(qū)分不同的人體動作。假設(shè)要從一段視頻中識別出一個人是在跑步還是走路,以下關(guān)于動作識別方法的描述,正確的是:()A.基于骨架信息的動作識別方法對人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動作的空間特征就能準確識別不同的動作C.融合時空特征和深度學(xué)習(xí)模型能夠提升動作識別的準確率D.動作識別的結(jié)果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響9、在一個基于計算機視覺的無人駕駛系統(tǒng)中,需要對道路場景進行理解和預(yù)測,例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準確的場景理解和預(yù)測,以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵?()A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是10、計算機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別道路上的交通標志和標線,以下關(guān)于應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化的策略,哪一項是不正確的?()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的信息B.定期更新模型,適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息,不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進行增強訓(xùn)練11、圖像分類是計算機視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進行分類,將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時,以下關(guān)于特征提取的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計的特征,如顏色直方圖、紋理特征等,總是比自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征,無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大,主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率,應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征,而不考慮特征的冗余性12、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)嬜髌愤M行真?zhèn)舞b定的計算機視覺系統(tǒng),需要對作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景?()A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是13、計算機視覺中的眼底圖像分析對于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關(guān)于眼底圖像分析的描述,不準確的是()A.可以檢測眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變B.深度學(xué)習(xí)方法在眼底圖像分析中能夠自動提取特征和進行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識標注D.眼底圖像分析技術(shù)已經(jīng)非常成熟,能夠替代醫(yī)生的診斷14、在計算機視覺的全景圖像拼接任務(wù)中,假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟,哪一項是容易出錯的?()A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起,不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法,消除拼接處的明顯痕跡15、當利用計算機視覺進行圖像檢索任務(wù),例如在海量圖像庫中查找相似的圖像,以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產(chǎn)生重要影響?()A.全局特征B.局部特征C.深度學(xué)習(xí)特征D.以上都是二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)說明計算機視覺在心理咨詢服務(wù)中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的作物監(jiān)測和病蟲害檢測。3、(本題5分)說明計算機視覺在藝術(shù)創(chuàng)作和設(shè)計中的應(yīng)用。4、(本題5分)解釋計算機視覺中的行人檢測任務(wù)。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)基于深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)對舉重比賽中運動員動作的標準性檢測。2、(本題5分)基于計算機視覺的智能停車場車位管理系統(tǒng),實時顯示車位占用情況。3、(本題5分)使用目標檢測技術(shù),從醫(yī)療影像中檢測出腫瘤等病變區(qū)域。4、(本題5分)在物流倉儲中,使用計算機視覺優(yōu)化貨物的存儲布局和揀選路徑。5、(本題5分)基于計算機視覺的智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng),根據(jù)作物生長情況精準控制灌溉量。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)分析某攝影工作室的品牌形象設(shè)計,包括標志、宣傳冊和網(wǎng)站設(shè)計,研究如何通過視覺元素展示工作室的專業(yè)水平和獨特風(fēng)格。2、(

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