河北環(huán)境工程學(xué)院《平面設(shè)計研發(fā)與制作一》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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河北環(huán)境工程學(xué)院《平面設(shè)計研發(fā)與制作一》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁河北環(huán)境工程學(xué)院

《平面設(shè)計研發(fā)與制作一》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在計算機視覺中,特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征,用于后續(xù)的處理和分析,以下關(guān)于特征提取方法的描述,哪一項是不正確的?()A.SIFT(尺度不變特征變換)和SURF(加速穩(wěn)健特征)是常用的局部特征描述子,對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG(方向梯度直方圖)特征通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像,常用于行人檢測C.深度學(xué)習(xí)中的自動特征提取,例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征,比手工設(shè)計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大,不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果2、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作,同時要考慮動作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復(fù)雜的動作模式時表現(xiàn)更好?()A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別3、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像語義分割任務(wù),例如將圖像中的不同物體分割出來,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4、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對一件受損的古代書畫進行數(shù)字化修復(fù),以下關(guān)于計算機視覺在文物保護中的作用的描述,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)5、計算機視覺中的目標(biāo)計數(shù)是估計圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計數(shù)人數(shù),以下關(guān)于目標(biāo)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(yù)測目標(biāo)數(shù)量,計算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機制在目標(biāo)計數(shù)中沒有作用,不能提高計數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征,不需要考慮圖像的上下文信息6、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設(shè)我們要對一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進行動作識別,以下哪種特征表示可能對提高識別準(zhǔn)確率有幫助?()A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征7、當(dāng)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8、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(biāo)志和標(biāo)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(biāo)志和標(biāo)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9、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫中查找相似的圖像。假設(shè)要從一個大型圖像庫中找到與給定圖像相似的圖片,以下關(guān)于圖像檢索方法的描述,正確的是:()A.基于圖像的顏色和紋理特征進行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征在圖像檢索中不如手工設(shè)計的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫大小和特征維度的影響10、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中,假設(shè)要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài),例如估計一個機器人手臂的關(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.基于立體視覺的方法,通過多個相機的觀測B.利用深度學(xué)習(xí)模型直接預(yù)測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)11、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時,為了增強圖像的亮度和對比度,同時減少噪聲,以下哪種圖像處理方法可能更合適?()A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理,保留低光照效果12、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗。假設(shè)要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應(yīng)地更新場景,以下關(guān)于VR/AR計算機視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成,而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運動跟蹤算法可以實現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響13、計算機視覺在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變,以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度,哪一項是最為顯著的?()A.病變區(qū)域的邊界模糊,難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊,影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識不足,導(dǎo)致標(biāo)注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大,標(biāo)注工作耗時費力14、計算機視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述,正確的是:()A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變,保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點跟蹤方法對目標(biāo)形變不敏感,在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時容易丟失目標(biāo),無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性15、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中,需要對圖像中的物體、關(guān)系和上下文進行綜合分析。假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和功能,以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的?()A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述圖像的色彩管理技術(shù)。2、(本題5分)計算機視覺中如何進行武器裝備檢測和維護?3、(本題5分)解釋計算機視覺中的模型剪枝技術(shù)。4、(本題5分)簡述圖像的均值漂移算法的用途。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)開發(fā)一個能夠識別不同種類龜類的計算機視覺系統(tǒng)。2、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,對游泳比賽中的運動員進行軌跡跟蹤和速度分析。3、(本題5分)通過計算機視覺,對不同類型的根雕作品進行分類。4、(本題5分)通過計算機視覺,對不同類型的竹編作品進行分類。5、(本題5分)利用深度學(xué)習(xí)算法,對不同種類的果脯圖像進行分類。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)以一個旅游城市的城市形象宣傳片設(shè)計為例,分析其如何運用視覺和音頻元素展示城市魅力和吸引游客。2、(本題10分)以一個家居品牌的產(chǎn)品目

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