湖北恩施學(xué)院《插畫(huà)繪制》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
湖北恩施學(xué)院《插畫(huà)繪制》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
湖北恩施學(xué)院《插畫(huà)繪制》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
湖北恩施學(xué)院《插畫(huà)繪制》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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《插畫(huà)繪制》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共30個(gè)小題,每小題1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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人重識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要在多個(gè)攝像頭拍攝的畫(huà)面中找到同一個(gè)行人。以下關(guān)于特征融合的方法,哪一項(xiàng)是不太合理的?()A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡(jiǎn)單地將不同特征進(jìn)行拼接,不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的融合方式2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)應(yīng)用需要實(shí)時(shí)生成逼真的視覺(jué)效果。假設(shè)要在一個(gè)VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺(jué)體驗(yàn),或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景融合。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在實(shí)現(xiàn)這些效果時(shí)至關(guān)重要?()A.實(shí)時(shí)渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像風(fēng)格遷移是一項(xiàng)有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫(huà)的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.學(xué)習(xí)油畫(huà)和照片的特征表示,找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移,不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對(duì)抗訓(xùn)練,使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù),控制風(fēng)格遷移的強(qiáng)度和效果4、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要任務(wù)之一,旨在定位和識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測(cè)行人和車輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù),以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果?()A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測(cè)算法,如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測(cè)算法,如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測(cè)方法5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人重識(shí)別任務(wù)是在不同攝像頭中識(shí)別出特定的行人。假設(shè)要在一個(gè)大型火車站中尋找一個(gè)走失的兒童。以下關(guān)于行人重識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示,提高重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.行人重識(shí)別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過(guò)構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,提升模型的泛化能力6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.選擇基于變換的壓縮算法,如離散余弦變換(DCT)B.采用無(wú)損壓縮算法,確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比,不關(guān)心圖像的視覺(jué)質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點(diǎn)和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)中,統(tǒng)計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一個(gè)果園中蘋(píng)果的數(shù)量,以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于圖像分割和對(duì)象識(shí)別的方法,先分割出每個(gè)蘋(píng)果,然后進(jìn)行計(jì)數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測(cè)蘋(píng)果的數(shù)量C.目標(biāo)計(jì)數(shù)不受蘋(píng)果的大小、形狀和分布的影響,任何情況下都能準(zhǔn)確計(jì)數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性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)義分割中的多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機(jī)制D.以上都是9、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),用于國(guó)土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣,以下哪種處理方式可能是必要的?()A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說(shuō)法,錯(cuò)誤的是()A.姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確,不受物體形狀和遮擋的影響11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)地球環(huán)境和資源。假設(shè)要通過(guò)衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過(guò)圖像分類和分割技術(shù)區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠?qū)Χ鄷r(shí)相的衛(wèi)星圖像進(jìn)行比較,監(jiān)測(cè)森林的生長(zhǎng)和砍伐情況C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù),進(jìn)行更深入的空間分析和決策支持12、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù),例如在監(jiān)控視頻中檢測(cè)行人或車輛。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng),以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于區(qū)域建議的方法,如R-CNN系列算法,通過(guò)生成候選區(qū)域并對(duì)其進(jìn)行分類和定位來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)B.一階段目標(biāo)檢測(cè)算法,如YOLO和SSD,直接在圖像上進(jìn)行目標(biāo)的分類和定位,速度相對(duì)較快C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能通常用準(zhǔn)確率、召回率和平均精度均值(mAP)等指標(biāo)來(lái)評(píng)估D.目標(biāo)檢測(cè)算法的精度和速度是相互獨(dú)立的,提高精度不會(huì)影響速度,反之亦然13、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)14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻壓縮中,為了在保證視覺(jué)質(zhì)量的同時(shí)減少數(shù)據(jù)量,以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用?()A.運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償B.圖像分割C.特征點(diǎn)檢測(cè)D.邊緣檢測(cè)15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視覺(jué)跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體,同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺(jué)跟蹤方法能夠提供較好的長(zhǎng)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(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要對(duì)一組風(fēng)景圖像進(jìn)行特征提取,以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務(wù)。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征,并且對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有較好的不變性?()A.尺度不變特征變換(SIFT)B.方向梯度直方圖(HOG)C.局部二值模式(LBP)D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)際應(yīng)用中,模型的實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考慮因素。以下關(guān)于實(shí)時(shí)性的描述,不正確的是()A.對(duì)于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用,如自動(dòng)駕駛和工業(yè)檢測(cè),模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計(jì)算資源和算法效率都會(huì)影響實(shí)時(shí)性C.可以通過(guò)模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來(lái)提高模型的實(shí)時(shí)性D.實(shí)時(shí)性只與模型本身有關(guān),與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無(wú)關(guān)18、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割任務(wù),例如將圖像中的不同物體分割出來(lái),以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是19、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20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作,以下關(guān)于特征選擇的方法,哪一項(xiàng)是不太可行的?()A.提取運(yùn)動(dòng)員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來(lái)判斷運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來(lái)描述動(dòng)作21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人臉識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識(shí)別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.對(duì)人臉圖像進(jìn)行歸一化處理,統(tǒng)一大小和亮度B.對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理,增強(qiáng)面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果,提高美觀度D.隨機(jī)裁剪圖像,增加數(shù)據(jù)多樣性22、圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像,需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以突出細(xì)節(jié)。以下哪種圖像增強(qiáng)方法可以有效地提高圖像的對(duì)比度,同時(shí)避免過(guò)度增強(qiáng)導(dǎo)致的噪聲放大?()A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的醫(yī)學(xué)圖像分析具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要從一組X光片中檢測(cè)出病變區(qū)域,同時(shí)要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中最為常用和有效?()A.形態(tài)學(xué)操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運(yùn)用24、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說(shuō)法,錯(cuò)誤的是()A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容,如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語(yǔ)義的圖像表示,提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書(shū)館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取,與數(shù)據(jù)庫(kù)的組織和索引無(wú)關(guān)25、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向,以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性26、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像生成任務(wù)中,除了生成新的圖像,還可以對(duì)已有圖像進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫(huà)風(fēng)格,以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果?()A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法,如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法27、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人重識(shí)別任務(wù)中,需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人。假設(shè)我們要在一個(gè)大型商場(chǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識(shí)別,以下哪種特征和模型能夠提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和跨攝像頭的泛化能力?()A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的全局特征和度量學(xué)習(xí)C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢(shì)的特征28、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要在一個(gè)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中準(zhǔn)確計(jì)算光流,以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差?()A.物體的快速運(yùn)動(dòng)B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能29、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30、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從海量的圖像庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇,哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的?()A.選擇具有高維度的特征向量,包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示,提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性,隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征,忽略形狀和紋理等特征二、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),從地質(zhì)勘探圖像中檢測(cè)出潛在的礦產(chǎn)資源開(kāi)采區(qū)域。2、(本題5分)對(duì)電影中的特效場(chǎng)景進(jìn)行視覺(jué)效果評(píng)估和優(yōu)化建議。3、(本題5分)利用圖像識(shí)別技術(shù),對(duì)不同品牌的電腦顯示器圖像進(jìn)行識(shí)別和分類。4、(本題5分)對(duì)音樂(lè)演奏會(huì)的視頻進(jìn)行樂(lè)器音色分析和演奏技巧評(píng)估。5、(本題5分)通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué),對(duì)不同

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