西北工業(yè)大學(xué)《色彩構(gòu)成》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
西北工業(yè)大學(xué)《色彩構(gòu)成》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
西北工業(yè)大學(xué)《色彩構(gòu)成》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
西北工業(yè)大學(xué)《色彩構(gòu)成》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
西北工業(yè)大學(xué)《色彩構(gòu)成》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁
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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁西北工業(yè)大學(xué)

《色彩構(gòu)成》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(jìn)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(zhǔn)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2、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一塊布料的紋理進(jìn)行分析,以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量,同時布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時更為準(zhǔn)確?()A.統(tǒng)計紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析3、在計算機視覺的視覺跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)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(zhǔn)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4、在計算機視覺中,三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述,不正確的是()A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實、文物保護(hù)和工業(yè)設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的,能夠完全還原物體的真實三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會對三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響5、在計算機視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個在大型商場中移動的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時要應(yīng)對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤6、計算機視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬。假設(shè)要對一段高清視頻進(jìn)行壓縮,同時保持較好的視覺質(zhì)量。以下關(guān)于視頻壓縮方法的描述,正確的是:()A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實現(xiàn)壓縮,對圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進(jìn)行壓縮,但會引入明顯的失真C.運動估計在幀間壓縮中不重要,對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低,壓縮效果越好,視覺質(zhì)量也越高7、計算機視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對一件受損的古代書畫進(jìn)行數(shù)字化修復(fù),以下關(guān)于計算機視覺在文物保護(hù)中的作用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過圖像增強和去噪技術(shù)改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術(shù)還原殘缺的部分C.計算機視覺技術(shù)能夠完全恢復(fù)文物的原始狀態(tài),使其與未受損時一模一樣D.為文物修復(fù)專家提供輔助決策和參考依據(jù)8、在計算機視覺中,以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法?()A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是9、假設(shè)我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng),用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復(fù)雜,以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓(xùn)練模型?()A.基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于模板匹配的方法10、計算機視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn),以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于特征的圖像配準(zhǔn)方法通過提取圖像中的顯著特征,并進(jìn)行匹配來實現(xiàn)配準(zhǔn)B.基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值,計算相似性度量來完成配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)的精度主要取決于特征提取的準(zhǔn)確性和匹配算法的性能D.圖像配準(zhǔn)總是能夠完美地將兩張圖像對齊,不存在任何誤差11、當(dāng)進(jìn)行圖像的光流估計時,假設(shè)要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復(fù)雜場景下可能更準(zhǔn)確?()A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進(jìn)行光流估計,忽略像素的運動信息12、計算機視覺在人臉識別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個人臉識別系統(tǒng),以下關(guān)于人臉識別技術(shù)的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行識別B.人臉識別系統(tǒng)通常需要進(jìn)行活體檢測,以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合,大大提高了人臉識別的準(zhǔn)確率D.人臉識別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準(zhǔn)確識別,不受這些因素的影響13、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要對一個快速運動的物體進(jìn)行光流估計,同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下,以下哪種光流計算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果?()A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法14、在計算機視覺的圖像增強任務(wù)中,旨在改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的照片需要增強。以下關(guān)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(xì)節(jié)C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質(zhì)量,不存在過度增強的問題D.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)也可以用于圖像增強15、計算機視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征,以下關(guān)于特征提取方法的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計的特征,如SIFT和HOG,在任何情況下都比深度學(xué)習(xí)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)到圖像的多層次特征,具有很強的表達(dá)能力C.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息,全局信息不重要16、在計算機視覺的實際應(yīng)用中,光照變化會對圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述,不正確的是()A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變,增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù),如直方圖均衡化,可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動適應(yīng)各種光照變化,無需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對于目標(biāo)檢測和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會產(chǎn)生較大的影響17、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇,哪一項是需要著重考慮的?()A.算法對目標(biāo)外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計算復(fù)雜度,越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標(biāo)D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能18、當(dāng)利用計算機視覺技術(shù)對醫(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,需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。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)的自動特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取19、計算機視覺中的動作識別是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識別一段體育比賽視頻中的運動員動作,以下關(guān)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(guān)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(jié)合空間和時間維度的特征來描述動作20、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(zhǔn)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(zhǔn)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二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)簡述圖像的色彩抖動技術(shù)。2、(本題5分)描述計算機視覺在建筑行業(yè)的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋計算機視覺中的模型剪枝技術(shù)。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)探討某親子活動中心的標(biāo)識系統(tǒng)設(shè)計,研究其如何通過可愛的圖形、鮮明的色彩、簡單易懂的文字為孩子和家長提供清晰的引導(dǎo)。2、(本題5分)分析某品牌的線下活動互動環(huán)節(jié)設(shè)計,探討其如何運用互動環(huán)節(jié)和創(chuàng)意設(shè)計,提升活動的參與度和影響力。3、(本題5分)解讀某城市的公共交通標(biāo)識系統(tǒng)設(shè)計,分析其在功能性、辨識度和美觀性方面的優(yōu)缺點。4、

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