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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8頁臨沂職業(yè)學(xué)院《標(biāo)志與符號設(shè)計》
2023-2024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30個小題,每小題1分,共30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、對于圖像的語義理解任務(wù),假設(shè)要理解一張圖像所表達(dá)的場景和事件,例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復(fù)雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準(zhǔn)確性?()A.構(gòu)建圖像的語義圖,分析物體之間的關(guān)系B.只關(guān)注圖像中的主要物體,忽略背景信息C.對圖像進(jìn)行簡單的分類,不進(jìn)行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義2、計算機視覺中的圖像風(fēng)格遷移是一項有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點,哪一項是不正確的?()A.學(xué)習(xí)油畫和照片的特征表示,找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移,不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓(xùn)練,使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù),控制風(fēng)格遷移的強度和效果3、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來,以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時可能更具優(yōu)勢?()A.基于閾值的分割方法,根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法,從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法,如U-NetD.隨機分割圖像,然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整4、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5、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(jìn)行任何處理,保留低光照效果6、在計算機視覺中,目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)雜圖像中準(zhǔn)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(fù)雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測,以下哪種方法通常被認(rèn)為是最有效的?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù),如邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法,如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法,根據(jù)預(yù)先定義的車輛模板進(jìn)行匹配D.對圖像進(jìn)行全局特征提取,然后基于這些特征進(jìn)行分類7、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(jìn)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8、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(yuǎn)近。假設(shè)要為機器人導(dǎo)航提供深度信息,以下關(guān)于深度估計方法的精度要求,哪一項是最為關(guān)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(dǎo)航C.深度估計的精度對機器人導(dǎo)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9、計算機視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動物,以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標(biāo)的模型來預(yù)測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C.視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性10、計算機視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息,提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息,不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù),對視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋11、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)可能會被遮擋、變形或快速移動。假設(shè)要跟蹤一個在人群中快速移動的人物,以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況?()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.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法12、計算機視覺中的場景理解是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個城市街道的場景圖像,包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場景理解方法的描述,正確的是:()A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個像素分類為不同的場景元素,但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測結(jié)合語義分割可以實現(xiàn)對場景的初步理解,但對于復(fù)雜的場景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關(guān)系,但建模過程復(fù)雜,計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進(jìn)行分析,不需要考慮潛在的語義信息13、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14、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下,盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效?()A.基于離散余弦變換(DCT)的壓縮算法,如JPEGB.無損壓縮方法,如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮,直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素15、計算機視覺在文物保護(hù)和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對一件古老的雕塑進(jìn)行三維數(shù)字化和表面紋理分析,以下關(guān)于文物保護(hù)計算機視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學(xué)習(xí)的方法更精確B.文物的復(fù)雜形狀和表面材質(zhì)對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護(hù)中的計算機視覺應(yīng)用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求16、計算機視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析中,假設(shè)要對腫瘤進(jìn)行檢測和分割。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析方法的描述,正確的是:()A.由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性,傳統(tǒng)的計算機視覺方法無法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析B.深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中能夠準(zhǔn)確檢測腫瘤,但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合可以提供更豐富的信息,但融合算法復(fù)雜,效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學(xué)圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認(rèn),可以直接用于診斷17、在一個基于計算機視覺的機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是18、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19、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行快速準(zhǔn)確的人臉識別,以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢?()A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法20、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)(ImageRegistration)時,即對齊兩幅或多幅圖像,假設(shè)我們要將不同時間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn),由于地形變化和拍攝角度的差異,以下哪個因素可能對配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響?()A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性21、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像,以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型?()A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)D.基于投影的方法22、在進(jìn)行圖像增強時,我們常常需要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲,以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況?()A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波23、在一個基于計算機視覺的智能零售系統(tǒng)中,需要對顧客的購物行為進(jìn)行分析,如拿起商品、放回商品等動作的識別。以下哪種技術(shù)在動作識別方面可能發(fā)揮重要作用?()A.光流分析B.目標(biāo)跟蹤C.動作捕捉D.以上都是24、當(dāng)利用計算機視覺進(jìn)行圖像超分辨率重建任務(wù),將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色?()A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是25、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣,以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法26、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為,以下關(guān)于實時性和準(zhǔn)確性的平衡,哪一項是最為關(guān)鍵的?()A.優(yōu)先保證實時性,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.不考慮實時性和準(zhǔn)確性,只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準(zhǔn)確性,只能根據(jù)具體情況選擇其一27、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)應(yīng)用需要實時生成逼真的視覺效果。假設(shè)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(yīng)用中準(zhǔn)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(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關(guān)重要?()A.實時渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用28、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測顯著性區(qū)域,以下關(guān)于顯著性檢測方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于對比度的方法通過計算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征,實現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機制完全一致,沒有偏差29、圖像分類是計算機視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類,包括山脈、森林、海灘等不同類型,同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準(zhǔn)確地對這些圖片進(jìn)行分類,以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效?()A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取特征+深度學(xué)習(xí)分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯30、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn),哪一項是最為突出的?()A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時間過長,難以在短時間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評估重建后的圖像質(zhì)量,沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計算資源需求過大,普通計算機難以承受二、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)設(shè)計一個基于計算機視覺的靜脈識別系統(tǒng)。2、(本題5分)開發(fā)一個可以識別不同種類船舶的計算機視覺應(yīng)用。3、(本題5分)運用圖像分割技術(shù),將人物從背景中分離出來。4、(本題5分)開發(fā)一個基于計算機視覺的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)。5、(本題5分)運用圖像分類技術(shù),對不同種類的鼻煙壺進(jìn)行分類。三
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