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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)重慶青年職業(yè)技術(shù)學(xué)院《書(shū)籍裝幀設(shè)計(jì)》
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)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題2分,共30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)的視頻分析中,需要處理連續(xù)的圖像幀。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.光流法可以用于計(jì)算相鄰幀之間的像素運(yùn)動(dòng),從而跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)軌跡B.可以通過(guò)對(duì)視頻幀進(jìn)行分類和檢測(cè),來(lái)識(shí)別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時(shí)間維度上的信息,不僅僅是單個(gè)圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡(jiǎn)單的場(chǎng)景和行為,對(duì)于復(fù)雜的多人交互場(chǎng)景無(wú)法進(jìn)行有效的分析2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像語(yǔ)義分割需要為圖像中的每個(gè)像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)一張城市街景圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割,包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語(yǔ)義分割方法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果?()A.全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)B.U-NetC.SegNetD.DeepLab4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(lái)。假設(shè)要對(duì)一張包含多個(gè)水果的圖像進(jìn)行精確分割,每個(gè)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(shí)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(cè)的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集,即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法,類別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過(guò)采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量,但可能導(dǎo)致過(guò)擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集,但會(huì)丟失部分有用信息D.類別不均衡問(wèn)題無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)處理方法解決,只能通過(guò)改進(jìn)分類算法來(lái)應(yīng)對(duì)6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設(shè)在一個(gè)微創(chuàng)手術(shù)中,計(jì)算機(jī)視覺(jué)用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療手術(shù)中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)實(shí)時(shí)圖像分析,為醫(yī)生提供器械與組織的相對(duì)位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g(shù)區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)的分割和標(biāo)注,幫助醫(yī)生識(shí)別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和誤差D.可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述,正確的是:()A.基于立體視覺(jué)的方法需要多視角的圖像,并且對(duì)相機(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息,但對(duì)環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)方法只適用于靜態(tài)場(chǎng)景,無(wú)法處理動(dòng)態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)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9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中,假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能,例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對(duì)于準(zhǔn)確理解場(chǎng)景是至關(guān)重要的?()A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行分析10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)是估計(jì)人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)人體模特的姿態(tài)。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和關(guān)節(jié)角度計(jì)算來(lái)估計(jì)人體姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接預(yù)測(cè)人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計(jì)在虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用中具有重要作用D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確,不受人體遮擋和復(fù)雜動(dòng)作的影響11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑位和傳球模式,以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動(dòng)態(tài)信息對(duì)比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢(shì)D.比賽場(chǎng)地的光照和攝像機(jī)視角對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的結(jié)果沒(méi)有影響12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割,區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單快速,但對(duì)于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長(zhǎng)法從種子點(diǎn)開(kāi)始,逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)在圖像分割中表現(xiàn)出色,能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確,不存在模糊或錯(cuò)誤的邊界13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中,需要理解整個(gè)圖像的語(yǔ)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(chǎng)景理解方法的描述,正確的是:()A.單獨(dú)對(duì)圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別和分類就能實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對(duì)場(chǎng)景理解沒(méi)有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割和圖模型可以更好地理解場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系D.場(chǎng)景理解只適用于簡(jiǎn)單的室內(nèi)場(chǎng)景,對(duì)于復(fù)雜的戶外場(chǎng)景無(wú)法處理14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人臉識(shí)別任務(wù)中,需要應(yīng)對(duì)姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別人臉的系統(tǒng),以下哪種人臉識(shí)別方法在處理這些變化時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性?()A.基于特征點(diǎn)的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別D.基于幾何形狀的人臉識(shí)別15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人檢測(cè)任務(wù)中,假設(shè)要在一個(gè)擁擠的街道場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人,場(chǎng)景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性?()A.基于形狀的特征,如行人的輪廓B.基于顏色的特征,如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征,通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)D.不提取任何特征,直接對(duì)原始圖像進(jìn)行檢測(cè)二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述圖像的角點(diǎn)檢測(cè)算法。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像語(yǔ)義理解。3、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的虹膜識(shí)別系統(tǒng)。2、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,跟蹤舞臺(tái)劇中道具的移動(dòng)軌跡。3、(本題5分)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)古代陶瓷工藝品的制作工藝和年代進(jìn)行鑒定。4、(本題5分)利用視頻監(jiān)控中的人群密度估計(jì)技術(shù),預(yù)防公共場(chǎng)所的擁擠踩踏事故。5、(本題5分)運(yùn)用圖像分類技術(shù),對(duì)不同品種的花卉進(jìn)行分類。四、分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)研究某藝術(shù)工作室的成人繪畫(huà)課程宣傳海報(bào)設(shè)計(jì),分析其藝術(shù)氛圍營(yíng)造、專業(yè)教師介紹、課程收獲如何吸引成年人報(bào)
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