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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頁襄陽汽車職業(yè)技術(shù)學(xué)院《設(shè)計(jì)素描(1)》
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20個小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞,需要進(jìn)行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結(jié)果?()A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)2、計(jì)算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真實(shí)感的物體交互,以下哪種技術(shù)可能對準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要?()A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動捕捉3、在計(jì)算機(jī)視覺的人物姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng),以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取,哪一項(xiàng)是比較困難的?()A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片4、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(jī)猜測圖像的語義5、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法,找到兩張圖像中的對應(yīng)點(diǎn),然后計(jì)算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級別的精確對齊,不存在任何誤差6、計(jì)算機(jī)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?cái)z像頭實(shí)時檢測人群中的異常行為,以下關(guān)于實(shí)時性和準(zhǔn)確性的平衡,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.優(yōu)先保證實(shí)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(shí)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(shí)時性和準(zhǔn)確性,只能根據(jù)具體情況選擇其一7、計(jì)算機(jī)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(xiàng)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(jì)算資源需求過大,普通計(jì)算機(jī)難以承受8、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng),以下關(guān)于表情特征的提取,哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的?()A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓,只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取,直接使用原始圖像進(jìn)行分類9、在計(jì)算機(jī)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(jī)制D.以上都是10、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中,需要理解整個圖像的語義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系,以下關(guān)于場景理解方法的描述,正確的是:()A.單獨(dú)對圖像中的每個物體進(jìn)行識別和分類就能實(shí)現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景,對于復(fù)雜的戶外場景無法處理11、對于圖像的超分辨率重建任務(wù),假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,同時保留圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現(xiàn)更好?()A.基于插值的方法,如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型,如SRCNNC.對低分辨率圖像進(jìn)行簡單的銳化處理D.不進(jìn)行任何處理,直接使用低分辨率圖像12、在一個基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中,需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用?()A.目標(biāo)檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預(yù)測D.以上都是13、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的方法簡單快速,但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像,但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率,不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息14、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像增強(qiáng)技術(shù)用于改善圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的描述,不正確的是()A.圖像增強(qiáng)可以包括對比度增強(qiáng)、銳化、去噪等操作B.圖像增強(qiáng)的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務(wù)C.過度的圖像增強(qiáng)可能會導(dǎo)致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強(qiáng)只對低質(zhì)量的圖像有效果,對于高質(zhì)量的圖像沒有必要進(jìn)行增強(qiáng)15、在計(jì)算機(jī)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(xiàng)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(jì)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(jì)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16、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要持續(xù)跟蹤一個或多個運(yùn)動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,哪一項(xiàng)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(biāo)的相似特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后,仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運(yùn)動速度和軌跡如何復(fù)雜,目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤17、計(jì)算機(jī)視覺中的深度估計(jì)是計(jì)算場景中物體與相機(jī)的距離。假設(shè)我們要為一個增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用估計(jì)場景的深度信息,以下哪種深度估計(jì)方法能夠在實(shí)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(jì)方法D.基于飛行時間(ToF)原理的方法18、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識別任務(wù)中,需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)我們要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識別,以下哪種特征和模型能夠提高識別的準(zhǔn)確率和跨攝像頭的泛化能力?()A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的全局特征和度量學(xué)習(xí)C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征19、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中,假設(shè)要提高一張低光照圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,正確的是:()A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級,但可能會導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲,但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像,對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量20、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛,以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.惡劣天氣會影響圖像的質(zhì)量和清晰度,增加目標(biāo)檢測和識別的難度B.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器(如雷達(dá)和超聲波傳感器)融合,以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降,無法正常工作D.針對惡劣天氣,可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺在保險(xiǎn)理賠中的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺在通信行業(yè)中的信號處理和優(yōu)化。3、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在橋梁檢測中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)一款保健品的包裝設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)健康和品質(zhì)。請剖析包裝在顏色運(yùn)用、圖案設(shè)計(jì)、材質(zhì)質(zhì)感上的表現(xiàn),以及如何傳遞產(chǎn)品的價值和信任。2、(本題5分)分析某酒店的餐廳菜單設(shè)計(jì),研究其如何通過排版、圖片、文字等展示菜品特色,提高顧客的點(diǎn)餐體驗(yàn)。3、(本題5分)某文化活動中心的標(biāo)識系統(tǒng)設(shè)計(jì)清晰有序。請?zhí)接憳?biāo)識系統(tǒng)在標(biāo)識牌形狀、文字大小、箭頭指示
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