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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁四川電子機械職業(yè)技術(shù)學(xué)院
《插畫設(shè)計A》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15個小題,每小題2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、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2、在計算機視覺中,以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是3、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷,以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以使用機器視覺系統(tǒng)對零件進行實時檢測,快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)正常零件和缺陷零件的特征差異,實現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要具備高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計算機視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷,對于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無法進行評估4、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機參數(shù)校準(zhǔn)的重要性,哪一項是不正確的?()A.準(zhǔn)確的相機參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數(shù)不準(zhǔn)確,也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數(shù)差異會影響三維重建的結(jié)果5、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6、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別,以下關(guān)于行人重識別方法的描述,正確的是:()A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感,識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征,但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征,不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定,不受影響7、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)域準(zhǔn)確分割出來。以下關(guān)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(xué)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(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時表現(xiàn)不佳,難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域8、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9、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設(shè)我們要為一個增強現(xiàn)實應(yīng)用估計場景的深度信息,以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡?()A.基于立體視覺的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計方法D.基于飛行時間(ToF)原理的方法10、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛,需要識別各種交通標(biāo)志、車輛和行人。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺的描述,哪一項是不正確的?()A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息,為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識別不同光照和天氣條件下的交通對象,不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應(yīng)用,用于目標(biāo)檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器(如雷達、激光雷達)的數(shù)據(jù)融合,以提高感知的可靠性11、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中,需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來。假設(shè)要對一張包含多個水果的圖像進行精確分割,每個水果的邊界可能不清晰,且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時表現(xiàn)更為出色?()A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割12、在計算機視覺的圖像特征提取中,假設(shè)要提取對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)于特征提取方法的描述,正確的是:()A.SIFT特征具有良好的不變性,但計算復(fù)雜度高,實時性差B.HOG特征對光照變化適應(yīng)性強,但對旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取,但特征表達能力有限D(zhuǎn).沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求13、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。假設(shè)一個農(nóng)場需要通過計算機視覺監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。以下關(guān)于計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以檢測農(nóng)作物的病蟲害,及時采取防治措施B.能夠評估農(nóng)作物的生長階段和成熟度,指導(dǎo)收獲時間C.計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農(nóng)田監(jiān)測14、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15、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像,以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助?()A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)簡述計算機視覺在陶瓷生產(chǎn)中的缺陷檢測。2、(本題5分)解釋計算機視覺中的注意力機制在圖像理解中的作用。3、(本題5分)描述計算機視覺在海洋地質(zhì)災(zāi)害防治中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)基于深度學(xué)習(xí)的圖像實例分割技術(shù),準(zhǔn)確分割出圖像中的多個目標(biāo)實例。2、(本題5分)通過圖像分類算法,對不同類型的鞋子圖像進行分類。3、(本題5分)運用圖像分類技術(shù),對不同種類的木雕進行分類。4、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,跟蹤武術(shù)表演中運動員的動作軌跡。5、(本題5分)開發(fā)一個能夠識別不同種類食草動物的程序。四、分析題(本大題
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