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自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁寧波幼兒師范高等??茖W校

《設計綜合表現》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、當利用計算機視覺技術對醫(yī)學影像(如X光、CT等)進行分析,輔助醫(yī)生進行疾病診斷時,需要從大量的圖像數據中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學影像分析中可能具有較高的應用價值?()A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取2、計算機視覺在無人駕駛飛行器(UAV)中的應用可以實現自主導航和環(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)的數據融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制,實現自主飛行3、計算機視覺在虛擬現實(VR)和增強現實(AR)中有重要作用。假設要在VR環(huán)境中實現真實感的物體交互,以下哪種技術可能對準確感知物體的位置和姿態(tài)至關重要?()A.立體視覺B.光場成像C.結構光D.運動捕捉4、計算機視覺中的無人駕駛技術是一個綜合性的應用領域。以下關于無人駕駛中的計算機視覺的說法,不正確的是()A.計算機視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標檢測、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務B.深度學習方法能夠實時準確地識別道路標志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)已經非常成熟,能夠應對各種復雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機視覺面臨的挑戰(zhàn)5、在計算機視覺的立體視覺中,需要通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。假設要為一個自動駕駛汽車構建立體視覺系統(tǒng),以測量與前方障礙物的距離,同時要考慮實時性和準確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應用場景中表現最優(yōu)?()A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學習的匹配D.全局優(yōu)化匹配6、在計算機視覺的圖像去噪任務中,去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理,以下關于圖像去噪方法的描述,正確的是:()A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節(jié)B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊7、對于圖像的紋理分析任務,假設要描述和區(qū)分不同類型的紋理,例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準確分析紋理特征?()A.基于統(tǒng)計的方法,計算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法,如馬爾可夫隨機場C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進行任何紋理分析,直接忽略紋理信息8、在計算機視覺的圖像去噪任務中,去除圖像中的噪聲。假設要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像,以下關于圖像去噪方法的描述,哪一項是不正確的?()A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲,但可能會模糊圖像細節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節(jié)C.深度學習方法通過學習噪聲和干凈圖像之間的映射關系,實現有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復被噪聲破壞的原始圖像信息,沒有任何損失9、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產生模糊,以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計?()A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法10、在計算機視覺的目標跟蹤任務中,目標可能會被遮擋、變形或快速移動。假設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對這種復雜情況?()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11、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設要去除一張有濃霧的風景圖像中的霧氣,以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解?()A.基于深度學習的去霧方法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12、當進行圖像的去霧處理時,假設要去除圖像中由于霧氣導致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效?()A.基于物理模型的去霧方法,估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理,保留有霧的效果D.隨機調整圖像的亮度和飽和度13、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中,假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像,同時保持圖像的細節(jié)和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好?()A.卷積神經網絡(CNN)B.循環(huán)神經網絡(RNN)C.生成對抗網絡(GAN)D.自動編碼器(Autoencoder)14、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類,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。為了能夠準確地對這些圖片進行分類,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.卷積神經網絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯15、計算機視覺中,以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類?()A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的聯(lián)邦學習在分布式數據處理中的應用。2、(本題5分)計算機視覺中如何檢測產品表面缺陷?3、(本題5分)說明計算機視覺在沙漠化監(jiān)測中的應用。三、應用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用圖像分割算法,將衛(wèi)星圖像中的農田和城市區(qū)域進行劃分。2、(本題5分)設計一個系統(tǒng),利用計算機視覺檢測超市顧客是否有未結賬商品。3、(本題5分)開發(fā)一個可以識別不同種類靈長類動物的計算機視覺應用。4、(本題5分)運用計算機視覺技術,對飛機發(fā)動機的零部件進行缺陷檢測。5、(本題5分)使用目標跟蹤算法,跟蹤賽車場上賽車的速度變化。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本

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