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自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁天津外國語大學濱海外事學院《廣告創(chuàng)意》
2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題2分,共40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、在計算機視覺的動作識別任務中,區(qū)分不同的人體動作。假設要從一段視頻中識別出一個人是在跑步還是走路,以下關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習模型能夠提升動作識別的準確率D.動作識別的結果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響2、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù),以下關于目標計數(shù)方法的描述,正確的是:()A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù),對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預測目標數(shù)量,計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數(shù)中沒有作用,不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)只需要考慮目標的外觀特征,不需要考慮圖像的上下文信息3、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)應用需要實時生成逼真的視覺效果。假設要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗,或者在AR應用中準確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機視覺技術在實現(xiàn)這些效果時至關重要?()A.實時渲染技術B.空間定位與追蹤技術C.三維重建與建模技術D.以上技術綜合應用4、計算機視覺中的圖像超分辨率技術用于提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像恢復成高分辨率圖像,以下關于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(GAN)在圖像超分辨率任務中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質量和內(nèi)容的限制D.結合先驗知識和深度學習的方法可以改善圖像超分辨率的效果5、計算機視覺中的圖像增強技術可以改善圖像質量。假設要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強,以下關于圖像增強方法的描述,正確的是:()A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內(nèi)容6、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率。假設要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷,以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺應用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以使用機器視覺系統(tǒng)對零件進行實時檢測,快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學習模型能夠自動學習正常零件和缺陷零件的特征差異,實現(xiàn)準確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要具備高度的準確性和穩(wěn)定性,能夠適應不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計算機視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷,對于零件的內(nèi)部結構和性能無法進行評估7、計算機視覺中的目標計數(shù)任務,例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量,以下關于目標計數(shù)方法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數(shù)B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數(shù)任務C.目標的大小、形狀和分布對計數(shù)結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現(xiàn)目標計數(shù)8、在計算機視覺中,目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含多種物體的圖像中準確檢測出汽車的位置和類別。以下關于目標檢測算法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸,能夠實現(xiàn)高精度的目標檢測C.目標檢測算法只關注物體的外觀特征,不考慮物體之間的空間關系D.所有的目標檢測算法對于小目標的檢測都具有同樣出色的性能9、計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應用有助于輔助醫(yī)生進行診斷和治療。假設要分析一張腦部CT圖像,以下關于醫(yī)學影像分析中的計算機視覺應用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分割腦組織、檢測病變區(qū)域等方法,為醫(yī)生提供定量的分析結果B.深度學習模型能夠自動學習醫(yī)學影像中的特征,輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應用需要遵循嚴格的醫(yī)學倫理和法規(guī)D.計算機視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進一步審查和判斷10、計算機視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標簽。假設要對一張城市街景圖像進行語義分割,包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復雜場景時能夠提供更精細的分割結果?()A.全卷積網(wǎng)絡(FCN)B.U-NetC.SegNetD.DeepLab11、物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務。假設一個智能監(jiān)控系統(tǒng)需要檢測場景中的特定物體,如背包、自行車等。以下關于物體檢測算法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于深度學習的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體,并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區(qū)域,然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標注圖像進行訓練,以學習不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化,物體檢測算法都能準確檢測到12、計算機視覺中的姿態(tài)估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關于姿態(tài)估計的說法,錯誤的是()A.姿態(tài)估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現(xiàn)B.基于深度學習的方法在姿態(tài)估計任務中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機器人操作、增強現(xiàn)實等領域有著重要的應用價值D.姿態(tài)估計的結果總是非常精確,不受物體形狀和遮擋的影響13、計算機視覺中的動作識別是一個具有挑戰(zhàn)性的任務。假設要識別一段體育比賽視頻中的運動員動作,以下關于特征選擇的方法,哪一項是不太可行的?()A.提取運動員的身體輪廓和關節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運動員的動作C.計算視頻幀之間的光流變化作為動作特征D.結合空間和時間維度的特征來描述動作14、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息,以下關于深度估計方法的精度要求,哪一項是最為關鍵的?()A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息,確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大,可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度,速度越快要求精度越低15、在計算機視覺的圖像增強任務中,旨在改善圖像的質量。假設一張低光照條件下拍攝的照片需要增強。以下關于圖像增強方法的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過直方圖均衡化方法增強圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲,同時增強細節(jié)C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質量,不存在過度增強的問題D.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(GAN)也可以用于圖像增強16、在計算機視覺的視覺跟蹤任務中,目標在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準確性,以下哪種策略可能是有效的?()A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是17、計算機視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關于動作識別方法的描述,哪一項是不準確的?()A.可以基于時空特征提取的方法,捕捉動作在時間和空間上的變化B.深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關注人體的關節(jié)位置,不需要考慮人體的整體形態(tài)D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結合音頻和視頻信息,可以提高動作識別的準確率18、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關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.能夠對球員的動作進行分類,如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息,獲取更全面和準確的比賽數(shù)據(jù)19、假設要構建一個能夠對衛(wèi)星圖像進行地物分類的計算機視覺系統(tǒng),用于國土資源調查和環(huán)境監(jiān)測。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20、在計算機視覺中,視頻摘要生成是從長視頻中提取關鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。以下關于視頻摘要生成的敘述,不正確的是()A.視頻摘要生成可以基于關鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構建等方法B.深度學習方法能夠學習視頻的語義信息,生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實用價值D.視頻摘要生成能夠完全準確地反映視頻的所有重要內(nèi)容,沒有任何信息丟失二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的光流估計的概念及用途。2、(本題5分)解釋計算機視覺中的模型融合技術。3、(本題5分)說明計算機視覺中生成對抗網(wǎng)絡的應用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解讀某游樂園的年卡設計,分析其如何通過視覺元素展示優(yōu)惠信息和方便游客使用。2、(本題5分)分析某美容院的高端護膚系列宣傳物料設計,探討其奢華的包裝、專業(yè)的成分介紹、顯著的效果展示如何吸引顧客消費。3、(本題5分)選取某時尚雜志的時尚趨勢報告設計,分析其如何運用視覺元素傳達時尚趨勢和為讀者提供參考。4、(本題5分)某電子讀物的
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