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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁內(nèi)蒙古美術(shù)職業(yè)學(xué)院《插畫創(chuàng)作》

2023-2024學(xué)年第二學(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批閱人一、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)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動的人物,以下哪種目標(biāo)跟蹤算法能夠更好地處理目標(biāo)的外觀變化和遮擋情況?()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.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法,如Siamese網(wǎng)絡(luò)D.基于均值漂移的跟蹤算法2、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建中,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.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點(diǎn)來計(jì)算深度信息,實(shí)現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結(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關(guān)3、計(jì)算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實(shí)現(xiàn)真實(shí)的場景交互。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在VR/AR中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進(jìn)行識別,實(shí)現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實(shí)場景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗(yàn)的沉浸感和真實(shí)感D.VR/AR中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制4、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識別任務(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.對人臉圖像進(jìn)行歸一化處理,統(tǒng)一大小和亮度B.對圖像進(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5、在計(jì)算機(jī)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(cuò)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(jìn)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(qiáng)和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實(shí)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、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的工業(yè)質(zhì)量檢測系統(tǒng)中,需要檢測產(chǎn)品表面的微小缺陷,如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣,以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效?()A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學(xué)操作C.閾值分割算法D.霍夫變換7、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測中,對于小目標(biāo)的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率,以下哪種策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是8、計(jì)算機(jī)視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強(qiáng)監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測公共場所的異常行為,以下關(guān)于安防計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡單的運(yùn)動檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時(shí)性D.安防領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集,即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法,類別不均衡不會對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量,但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集,但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決,只能通過改進(jìn)分類算法來應(yīng)對10、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.對圖像進(jìn)行簡單的對比度增強(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11、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個(gè)像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對一張城市街景圖像進(jìn)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(fù)雜場景時(shí)能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果?()A.全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)B.U-NetC.SegNetD.DeepLab12、計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識別道路標(biāo)志的系統(tǒng),以下關(guān)于應(yīng)對不同光照條件的策略,哪一項(xiàng)是最為有效的?()A.使用固定的閾值對圖像進(jìn)行二值化處理B.采用自適應(yīng)的圖像增強(qiáng)算法,根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化,依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)13、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中,需要對整個(gè)圖像場景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像,要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解?()A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法14、計(jì)算機(jī)視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進(jìn)行分類,以下關(guān)于動作識別方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動作變化,準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在動作識別中無法捕捉動作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息,適用于動作識別任務(wù)D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強(qiáng)的通用性15、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)我們要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準(zhǔn)確的姿態(tài)信息?()A.基于視覺標(biāo)記的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)D.基于慣性測量單元(IMU)的姿態(tài)估計(jì)16、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺任務(wù)中,通過兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來計(jì)算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好?()A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是17、在計(jì)算機(jī)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(jī)(BoltzmannMachine)18、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測人群中的異常行為,以下關(guān)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.優(yōu)先保證實(shí)時(shí)性,即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性,允許一定的延遲C.不考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,只能根據(jù)具體情況選擇其一19、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要填補(bǔ)圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實(shí)性?()A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型,如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù),保留圖像的缺失部分20、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中,需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來。假設(shè)要對一張包含多個(gè)水果的圖像進(jìn)行精確分割,每個(gè)水果的邊界可能不清晰,且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時(shí)表現(xiàn)更為出色?()A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割21、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運(yùn)動速度和方向。以下關(guān)于光流計(jì)算的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計(jì)算光流B.光流計(jì)算能夠?yàn)橐曨l中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何,光流計(jì)算都能準(zhǔn)確地估計(jì)像素運(yùn)動D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計(jì)算,提高了計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率22、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻壓縮中,為了在保證視覺質(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)動估計(jì)和補(bǔ)償B.圖像分割C.特征點(diǎn)檢測D.邊緣檢測23、計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步。以下關(guān)于特征提取方法的描述,不準(zhǔn)確的是()A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT(尺度不變特征變換)和HOG(方向梯度直方圖)在特定場景下仍然有效B.深度學(xué)習(xí)中的自動特征提取能夠?qū)W習(xí)到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)的性能D.特征提取只關(guān)注圖像的局部信息,而忽略了全局信息24、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度,以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征,可以更準(zhǔn)確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)25、計(jì)算機(jī)視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識別,以下關(guān)于車牌識別方法的描述,正確的是:()A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識別出字符,但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作,夜間和惡劣天氣下無法正常運(yùn)行D.車牌識別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度,與車牌的顏色和字體無關(guān)26、計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設(shè)在一個(gè)微創(chuàng)手術(shù)中,計(jì)算機(jī)視覺用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過實(shí)時(shí)圖像分析,為醫(yī)生提供器械與組織的相對位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g(shù)區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)的分割和標(biāo)注,幫助醫(yī)生識別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和誤差D.可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作27、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個(gè)行人。假設(shè)要在一個(gè)大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識別,以下關(guān)于行人重識別方法的描述,正確的是:()A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感,識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征,但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征,不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定,不受影響28、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(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,沒有任何損失29、在計(jì)算機(jī)視覺的研究中,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對模型的訓(xùn)練和性能評估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述,不準(zhǔn)確的是()A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力,但可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成,就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展,能夠一直滿足研究的需求30、在計(jì)算機(jī)視覺中,以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測中的高層語義信息利用?()A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機(jī)制D.以上都是二、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用圖像分割技術(shù),從腦電圖中分割出異常波段。2、(本題5分)利用圖像分割技術(shù),從超聲波圖像中分割出結(jié)石區(qū)域。3、(本題5分)利用深度學(xué)習(xí)算法,對不同種類的肉松圖像進(jìn)行分類。4、(本題5分)運(yùn)用圖像識別技術(shù),檢測圖書館書架上書籍的擺放順序。5、(本題5分)利用圖像分割技術(shù),從核磁共振圖像中分割出腫瘤

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