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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頁湖南財政經濟學院《住宅空間裝飾設計》
2023-2024學年第二學期期末試卷院(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20個小題,每小題1分,共20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、在進行圖像增強時,我們常常需要在保持圖像細節(jié)的同時改善圖像質量。假設一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲,以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況?()A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波2、當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3、在計算機視覺的圖像配準任務中,假設要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進行對齊。以下關于特征匹配的方法,哪一項是不太可靠的?()A.使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征進行匹配B.基于像素值的直接比較進行匹配C.利用SURF(SpeededUpRobustFeatures)特征進行匹配D.通過ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征進行匹配4、在計算機視覺的三維重建中,從多幅二維圖像恢復物體的三維結構。假設要對一個古建筑進行三維重建,以下關于三維重建方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息,實現(xiàn)三維重建B.運動恢復結構(SfM)算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結構C.激光掃描技術能夠直接獲取物體表面的三維點云數據,是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結果只取決于輸入的圖像質量,與重建算法的選擇無關5、計算機視覺在文物保護和數字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數字化和表面紋理分析,以下關于文物保護計算機視覺應用的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質對數字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結合多種成像技術和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求6、在計算機視覺的動作識別任務中,識別視頻中的人物動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作,以下關于動作識別方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以提取視頻中的時空特征,如光流和運動軌跡,來描述動作B.基于深度學習的方法,如3D卷積神經網絡,能夠直接處理視頻數據,進行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作,對于復雜的、個性化的動作無法準確識別7、在計算機視覺中,視頻摘要生成是從長視頻中提取關鍵內容并生成簡潔的摘要。以下關于視頻摘要生成的敘述,不正確的是()A.視頻摘要生成可以基于關鍵幀提取、內容分析和故事線構建等方法B.深度學習方法能夠學習視頻的語義信息,生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實用價值D.視頻摘要生成能夠完全準確地反映視頻的所有重要內容,沒有任何信息丟失8、在計算機視覺的圖像檢索任務中,需要根據用戶提供的示例圖像從大規(guī)模圖像數據庫中找到相似的圖像。假設要構建一個高效的圖像搜索引擎,能夠快速準確地返回相關圖像。以下哪種圖像檢索方法在處理大規(guī)模數據時性能更優(yōu)?()A.基于內容的圖像檢索B.基于文本標注的圖像檢索C.基于哈希編碼的圖像檢索D.基于深度學習特征的圖像檢索9、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行語義分割,以下關于模型評估指標的選擇,哪一項是最為關鍵的?()A.準確率,即正確分類的像素比例B.召回率,即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數,綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比(MIoU),衡量分割結果與真實標簽的重合程度10、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中,假設要將一張照片轉換為具有特定藝術風格的圖像,以下哪種技術可能對生成逼真的風格效果起到關鍵作用?()A.對抗生成網絡(GAN)B.自編碼器(Autoencoder)C.變分自編碼器(VAE)D.玻爾茲曼機(BoltzmannMachine)11、計算機視覺在人臉識別領域取得了顯著進展。假設要開發(fā)一個人臉識別系統(tǒng),以下關于人臉識別技術的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學習特征進行識別B.人臉識別系統(tǒng)通常需要進行活體檢測,以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數據集和深度學習模型的結合,大大提高了人臉識別的準確率D.人臉識別技術在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準確識別,不受這些因素的影響12、圖像分割是將圖像細分為不同的區(qū)域或對象。假設我們需要對醫(yī)學圖像中的腫瘤進行精確分割,以輔助醫(yī)生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應用中,以下哪種圖像分割方法可能更合適?()A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學習的語義分割算法,如U-Net13、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲,同時保留圖像的細節(jié)和結構。假設我們有一張受到嚴重噪聲污染的醫(yī)學圖像,以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時,最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息?()A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法14、計算機視覺在農業(yè)中的應用可以幫助監(jiān)測農作物的生長狀況。假設要通過圖像分析判斷農作物的病蟲害程度,以下關于農業(yè)計算機視覺應用的描述,正確的是:()A.僅依靠農作物的顏色特征就能準確判斷病蟲害的程度B.不同農作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征,可以更準確地評估農作物的健康狀況D.農業(yè)環(huán)境的復雜性對計算機視覺的應用沒有挑戰(zhàn)15、在計算機視覺的圖像配準任務中,將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊,以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準?()A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換16、在計算機視覺的目標識別任務中,假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略,哪一項是不正確的?()A.增加訓練數據的多樣性,包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征,減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度,避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性,依靠模型的自動適應能力17、計算機視覺中的場景理解任務旨在理解圖像或視頻中的整體場景信息。假設要理解一張城市街道的圖片中的場景。以下關于場景理解的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過對物體、人物和環(huán)境的分析來理解場景的語義信息B.深度學習中的語義分割技術可以幫助區(qū)分場景中的不同區(qū)域和物體類別C.場景理解只需要考慮圖像中的視覺元素,不需要考慮上下文和先驗知識D.可以結合地理信息和時間信息,進一步豐富對場景的理解18、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像,同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于學習字典的方法19、假設要開發(fā)一個能夠自動識別水果種類和品質的計算機視覺系統(tǒng),用于水果分揀和質量評估。在獲取水果圖像時,可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準確性和魯棒性,以下哪種圖像預處理技術可能是關鍵?()A.圖像增強B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割20、在計算機視覺的全景圖像生成任務中,將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設要生成一個城市景觀的全景圖像,以下關于全景圖像生成方法的描述,哪一項是不正確的?()A.首先需要對局部圖像進行特征提取和匹配,找到它們之間的對應關系B.可以使用圖像變形和融合技術來消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機參數的影響,能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學習的方法能夠自動學習全景圖像的生成規(guī)律,提高拼接效果二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)說明計算機視覺在留學服務中的應用。2、(本題5分)計算機視覺中如何進行圖像預處理?3、(本題5分)簡述圖像的色彩融合方法。4、(本題5分)說明計算機視覺在冰川監(jiān)測中的作用。5、(本題5分)說明計算機視覺在養(yǎng)老服務中的作用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)以一個時尚品牌的社交媒體廣告設計為例,分析其如何運用視覺元素吸引用戶的關注、互動和購買,提高品牌的社交媒體影響力。2、(本題5分)分析某品牌的宣傳視頻故事敘述方式,探討其如何運用精彩的故事敘述和情感表達,傳達品牌的故事和價值觀,提升視頻的感染力。3、(本題5分)一款智能家居產品的說明書設計簡潔明了,圖標清晰易懂。請研究此說明書設計如何幫助用戶快速了解產品功能和使用方法,如何通過視覺引導降低用戶的學習成本,以及在提升用戶滿意度方面的作用。4、(本題5分)研究某國際知名飲料品牌的包裝設計,分析其如何通過形狀、
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