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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁畢節(jié)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《書籍裝幀與樣本制作》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)應(yīng)用需要實時生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗,或者在AR應(yīng)用中準確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機視覺技術(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關(guān)重要?()A.實時渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用2、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量,同時保持可接受的視覺質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像,以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時,提供較好的圖像質(zhì)量?()A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP3、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中,需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行精確配準,圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果?()A.基于特征的配準B.基于灰度的配準C.基于變換模型的配準D.基于深度學(xué)習(xí)的配準4、在計算機視覺的動作識別任務(wù)中,識別視頻中的人物動作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動作,以下關(guān)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(xué)習(xí)的方法,如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠直接處理視頻數(shù)據(jù),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(fù)雜的、個性化的動作無法準確識別5、在計算機視覺中,以下哪種方法常用于圖像的顯著目標檢測中的高層語義信息利用?()A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機制D.以上都是6、在計算機視覺的無人駕駛領(lǐng)域,環(huán)境感知是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。假設(shè)要讓無人駕駛汽車準確感知周圍的道路狀況、車輛和行人,同時要應(yīng)對惡劣天氣和復(fù)雜交通場景。以下哪種環(huán)境感知技術(shù)在這種高要求的應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用?()A.激光雷達感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達感知D.以上技術(shù)融合感知7、在計算機視覺中,目標檢測是一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng),需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài),以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時具有較好的性能和魯棒性?()A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO8、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。以下關(guān)于目標跟蹤的敘述,不正確的是()A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標,不受復(fù)雜環(huán)境的影響9、在計算機視覺中,圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法,錯誤的是()A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容,不受任何限制10、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動速度和方向,以下關(guān)于光流估計方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復(fù)雜場景中能夠準確計算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性11、在計算機視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中,例如對腫瘤的檢測和分割。假設(shè)醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量較差,存在噪聲和偽影,以下哪種預(yù)處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準確性?()A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)12、計算機視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息,提高理解的準確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息,不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù),對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋13、計算機視覺中的目標重識別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設(shè)要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標重識別的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過提取目標的特征,如顏色、形狀和紋理,來進行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫,快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索14、目標檢測是計算機視覺中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛,以下關(guān)于目標檢測算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標檢測算法在復(fù)雜場景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)中的單階段目標檢測算法比兩階段算法速度快,但精度較低C.目標檢測算法只需要關(guān)注目標的位置,不需要考慮目標的類別D.目標檢測的準確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標大小變化的影響15、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇,哪一項是需要重點考慮的?()A.選擇具有高維度的特征向量,包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示,提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性,隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征,忽略形狀和紋理等特征二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中形狀描述子的作用和類型。2、(本題5分)簡述計算機視覺在彩票行業(yè)中的作用。3、(本題5分)說明計算機視覺在軍事中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)通過計算機視覺,對不同類型的根雕作品進行分類。2、(本題5分)對電影中的角色表情和情感傳遞進行基于計算機視覺的分析。3、(本題5分)運用圖像分類技術(shù),對不同品種的花卉進行分類。4、(本題5分)運用計算機視覺技術(shù),對船舶表面的銹蝕和損傷進行檢測。5、(本題5分)利用圖像增強技術(shù),改善逆光拍攝的人物圖像的面部細節(jié)。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)以某品牌的產(chǎn)品用戶手冊設(shè)計為例,分析其

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