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文檔簡介
裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁中國計量大學《信息設計》
2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20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、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行語義分割,以下關于模型評估指標的選擇,哪一項是最為關鍵的?()A.準確率,即正確分類的像素比例B.召回率,即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數(shù),綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比(MIoU),衡量分割結果與真實標簽的重合程度2、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關于目標重識別的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過提取目標的特征,如顏色、形狀和紋理,來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫,快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索3、在計算機視覺中,目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛,例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài),而且背景也較為復雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測,以下哪種方法通常被認為是最有效的?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術,如邊緣檢測和形態(tài)學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法,如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法,根據(jù)預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取,然后基于這些特征進行分類4、計算機視覺中的圖像修復旨在恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞,需要進行修復以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結果?()A.基于擴散的圖像修復B.基于紋理合成的圖像修復C.基于深度學習的圖像修復D.基于樣例的圖像修復5、計算機視覺在無人駕駛飛行器(UAV)中的應用可以實現(xiàn)自主導航和環(huán)境感知。假設一個UAV需要在復雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關于計算機視覺在UAV中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息,包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠實時分析圖像,計算與障礙物的距離和相對速度,為飛行決策提供依據(jù)C.計算機視覺在UAV中的應用完全不需要與其他傳感器(如慣性測量單元)的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制,實現(xiàn)自主飛行6、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7、在計算機視覺的視頻分析中,需要處理連續(xù)的圖像幀。假設要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為,以下關于視頻分析方法的描述,哪一項是不正確的?()A.光流法可以用于計算相鄰幀之間的像素運動,從而跟蹤物體的運動軌跡B.可以通過對視頻幀進行分類和檢測,來識別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時間維度上的信息,不僅僅是單個圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡單的場景和行為,對于復雜的多人交互場景無法進行有效的分析8、人臉識別是計算機視覺的一個重要應用。假設一個公司使用人臉識別系統(tǒng)進行員工考勤。以下關于人臉識別技術的描述,哪一項是錯誤的?()A.它可以通過提取面部特征,如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置,來進行身份識別B.能夠適應不同的表情、姿態(tài)和光照變化,保持較高的識別準確率C.人臉識別系統(tǒng)的安全性極高,不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學習模型在人臉識別中表現(xiàn)出色,大大提高了識別性能9、在計算機視覺的圖像檢索任務中,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.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取的特征在圖像檢索中不如手工設計的特征有效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確性和相關性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11、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中,需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設我們要估計一個機器人手臂的姿態(tài),以下哪種技術通常被用于獲取準確的姿態(tài)信息?()A.基于視覺標記的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于幾何約束的姿態(tài)估計D.基于慣性測量單元(IMU)的姿態(tài)估計12、假設要構建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統(tǒng),用于情感分析和人機交互??紤]到表情的細微變化和個體差異,以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務?()A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D.生成對抗網(wǎng)絡13、在計算機視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應用中,需要對特定目標進行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設要對一個在大型商場中移動的可疑人員進行跟蹤,同時要應對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結果?()A.多目標跟蹤算法B.基于深度學習的單目標跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤14、圖像增強是為了改善圖像的質量和視覺效果。假設我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像,需要對其進行增強以突出細節(jié)。以下哪種圖像增強方法可以有效地提高圖像的對比度,同時避免過度增強導致的噪聲放大?()A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波15、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設要在一個高速公路收費站實現(xiàn)準確的車牌識別,以下關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的適應性B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡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行D.車牌識別的準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16、當進行視頻中的動作識別時,假設要分析一段運動員訓練的視頻,識別出其中的各種動作,如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作,以下哪種技術是關鍵的?()A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類,然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀,忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息,將其視為一系列獨立的圖像17、在計算機視覺的圖像去模糊任務中,需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊,同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好?()A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法18、在計算機視覺的圖像分割任務中,假設要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域準確分割出來。以下關于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.基于閾值的分割方法簡單高效,適用于所有類型的醫(yī)學圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)像素的相似性進行分割,但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復雜的圖像結構時表現(xiàn)不佳,難以得到準確的分割結果D.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡(FCN)在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域19、在計算機視覺的目標跟蹤任務中,需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于特征匹配的方法,在連續(xù)的幀中找到目標的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標,適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后,仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜,目標跟蹤算法都能完美地跟蹤20、在計算機視覺中,圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關于圖像生成的說法,錯誤的是()A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(GAN)、變分自編碼器(VAE)等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構建等任務C.生成的圖像質量和真實性在不斷提高,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,不受任何限制二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)描述計算機視覺在海岸帶監(jiān)測中的應用。2、(本題5分)說明計算機視覺中對抗攻擊對模型的影響和防御方法。3、(本題5分)說明計算機視覺在交通流量預測中的應用。4、(本題5分)說明計算機視覺在工業(yè)機器人中的應用。5、(本題5分)簡述圖像的色彩空間及其轉換的目的。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)一家健身房的會員卡設計體現(xiàn)不同級別會員的權益。請?zhí)接憰T卡設計在卡面顏色、級別標識、權益說明上的特點,以及如何激勵會員升級。2、(本題5分)分析某時尚品牌的新品發(fā)布活動現(xiàn)場設計,研究其如何通過空間布局、陳列展示、互動體驗展示新品的時尚感和創(chuàng)新,吸引媒體和消費者關注。3、(本題5分)某慈善晚宴的邀請函設計以精致的手工制作和感人的慈善故事為特色。請剖析此邀請函設計如何邀請到各界名流參與,如何傳遞慈善晚宴的宗旨和意義,以及在籌集善款和提升社會影響力方面的作用。4、(本題5分)以一個環(huán)保
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