曲靖職業(yè)技術(shù)學(xué)院《三維影像設(shè)計(jì)Ⅲ》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
曲靖職業(yè)技術(shù)學(xué)院《三維影像設(shè)計(jì)Ⅲ》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
曲靖職業(yè)技術(shù)學(xué)院《三維影像設(shè)計(jì)Ⅲ》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
曲靖職業(yè)技術(shù)學(xué)院《三維影像設(shè)計(jì)Ⅲ》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
曲靖職業(yè)技術(shù)學(xué)院《三維影像設(shè)計(jì)Ⅲ》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩1頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)曲靖職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《三維影像設(shè)計(jì)Ⅲ》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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(jué)的特征提取中,SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不變特征變換)特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對(duì)一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配,SIFT特征的哪個(gè)特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色?()A.對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計(jì)算速度快,效率高C.特征維度低,易于存儲(chǔ)和處理D.對(duì)光照變化不敏感2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)任務(wù)中,通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)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3、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)一組動(dòng)物圖片進(jìn)行分類(lèi),區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類(lèi)方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,如支持向量機(jī)(SVM),也可以用于圖像分類(lèi)任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類(lèi)中取得了顯著的效果C.圖像分類(lèi)只需要考慮圖像的內(nèi)容,不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等,增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性4、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,正確的是:()A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨(dú)立的圖像進(jìn)行處理,就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時(shí)序信息和幀間的相關(guān)性對(duì)于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡(jiǎn)單的動(dòng)作識(shí)別,對(duì)于復(fù)雜的多人物交互行為無(wú)法處理D.視頻的分辨率和幀率對(duì)視頻分析的結(jié)果沒(méi)有影響5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解任務(wù)包括對(duì)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(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤來(lái)實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)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(jué)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(shí)圖譜和語(yǔ)義理解技術(shù),對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(chǎng)景下仍然有效B.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)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(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)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7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車(chē)牌識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車(chē)輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車(chē)牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率?()A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車(chē)牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測(cè)車(chē)牌號(hào)碼8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視覺(jué)跟蹤算法常用于跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動(dòng)物,以下關(guān)于視覺(jué)跟蹤算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于模型的跟蹤算法通過(guò)建立目標(biāo)的模型來(lái)預(yù)測(cè)其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴(lài)于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺(jué)跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時(shí)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9、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的動(dòng)物圖像進(jìn)行分類(lèi),將其分為貓、狗、兔子等類(lèi)別。在進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí),以下關(guān)于特征提取的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計(jì)的特征,如顏色直方圖、紋理特征等,總是比自動(dòng)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(dòng)學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征,無(wú)需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對(duì)圖像分類(lèi)的結(jié)果影響不大,主要取決于分類(lèi)器的性能D.為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率,應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征,而不考慮特征的冗余性10、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類(lèi)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),用于國(guó)土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣,以下哪種處理方式可能是必要的?()A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果。假設(shè)一張低對(duì)比度、有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像需要進(jìn)行增強(qiáng)處理,以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)最為適合?()A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述,不正確的是()A.圖像超分辨率重建可以通過(guò)插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無(wú)限制地提高圖像的分辨率,不受原始圖像信息的限制13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中,需要對(duì)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(gè)室內(nèi)場(chǎng)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(duì)比度D.圖像的拍攝角度14、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張模糊的低分辨率老照片,想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細(xì)節(jié)和更清晰的邊緣?()A.基于插值的方法,如雙線性插值B.基于重建的方法,如基于字典學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法,如SRCNND.基于小波變換的方法15、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)(ImageRegistration)時(shí),即對(duì)齊兩幅或多幅圖像,假設(shè)我們要將不同時(shí)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(gè)因素可能對(duì)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(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性16、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類(lèi)模型的訓(xùn)練,以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是()A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)不同類(lèi)別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過(guò)程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差的過(guò)程D.圖像分類(lèi)模型一旦訓(xùn)練完成,就無(wú)法再對(duì)新的類(lèi)別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類(lèi)17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與定位任務(wù)中,實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)器人并確定其位置,以下關(guān)于視覺(jué)跟蹤與定位方法的描述,正確的是:()A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺(jué)里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長(zhǎng)期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺(jué)跟蹤與定位的結(jié)果影響較小18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行匹配和對(duì)齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)的敘述,不正確的是()A.圖像配準(zhǔn)需要找到圖像之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)或特征,然后進(jìn)行變換和對(duì)齊B.圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.圖像配準(zhǔn)的精度和魯棒性受到圖像質(zhì)量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準(zhǔn)是一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程,不需要復(fù)雜的算法和優(yōu)化19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張拍攝角度和時(shí)間不同的同一物體的圖像進(jìn)行精確對(duì)齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準(zhǔn)方法可能更適合處理這種情況?()A.基于特征點(diǎn)匹配的方法,如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加,不進(jìn)行任何配準(zhǔn)操作C.基于圖像灰度值的配準(zhǔn)方法,計(jì)算灰度差異D.隨機(jī)選擇圖像中的點(diǎn)進(jìn)行匹配20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的人員動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi),以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類(lèi)器的方法能夠處理復(fù)雜的動(dòng)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(dòng)作識(shí)別中無(wú)法捕捉動(dòng)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(dòng)作識(shí)別任務(wù)D.動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強(qiáng)的通用性二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在音樂(lè)演出中的舞臺(tái)效果增強(qiáng)。2、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在金融行業(yè)中的身份驗(yàn)證和欺詐檢測(cè)。3、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在山體滑坡監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)以某品牌的手機(jī)應(yīng)用界面設(shè)計(jì)為例,分析其在色彩搭配、圖標(biāo)設(shè)計(jì)、交互流程等方面如何提升用戶體驗(yàn),滿足用戶需求。2、(本題5分)觀察某電子產(chǎn)品品牌的售后服務(wù)宣傳資料設(shè)計(jì),闡述其如何通過(guò)視覺(jué)和文字內(nèi)容傳達(dá)服務(wù)優(yōu)勢(shì)和保障。3、(本題5分)分析無(wú)印良品的廚具廣告設(shè)計(jì),從產(chǎn)品展示、實(shí)用功能到品牌理念傳達(dá)。討論其如何營(yíng)造簡(jiǎn)約的廚房生活氛圍。4、(本題5分)研究某電子產(chǎn)品的說(shuō)明書(shū)設(shè)計(jì),分析

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論