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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页安徽工程大学《版面设计》
2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共15个小题,每小题1分,共15分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述,哪一项是不准确的?()A.可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别B.深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示,提高重识别的准确率C.行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响D.可以通过构建大规模的行人数据集进行训练,提升模型的泛化能力2、在进行图像增强时,我们常常需要在保持图像细节的同时改善图像质量。假设一张低光照条件下拍摄的图像存在大量噪声,以下哪种图像增强方法可能不太适合处理这种情况?()A.直方图均衡化B.基于小波变换的去噪方法C.中值滤波D.高斯滤波3、在计算机视觉的图像分类任务中,假设要处理类别不均衡的数据集,即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述,正确的是:()A.直接使用传统的分类算法,类别不均衡不会对结果产生明显影响B.过采样少数类别的样本可以增加其数量,但可能导致过拟合C.欠采样多数类别的样本能够平衡数据集,但会丢失部分有用信息D.类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决,只能通过改进分类算法来应对4、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统,用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广,以下哪种处理方式可能是必要的?()A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是5、人脸识别是计算机视觉的一个重要应用。假设一个公司使用人脸识别系统进行员工考勤。以下关于人脸识别技术的描述,哪一项是错误的?()A.它可以通过提取面部特征,如眼睛、鼻子和嘴巴的形状和位置,来进行身份识别B.能够适应不同的表情、姿态和光照变化,保持较高的识别准确率C.人脸识别系统的安全性极高,不存在被欺骗或误识别的可能性D.深度学习模型在人脸识别中表现出色,大大提高了识别性能6、在计算机视觉的场景理解任务中,假设要理解一个室内场景的布局和功能,例如判断是办公室还是客厅。以下哪种信息对于准确理解场景是至关重要的?()A.物体的类别和位置B.图像的颜色分布C.图像的拍摄角度D.随机选择图像中的部分区域进行分析7、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设我们要开发一个能够在交通场景中检测车辆的系统。如果图像中的车辆存在多种姿态、大小和光照条件的变化,以下哪种目标检测算法可能更适合应对这种复杂情况?()A.基于传统特征的检测算法,如HOG特征结合SVM分类器B.基于深度学习的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的检测算法D.基于颜色特征的检测算法8、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域,需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中,以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志,并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性?()A.基于颜色和形状特征的检测方法B.基于深度学习的检测方法,结合多尺度特征C.基于边缘检测和形态学操作的方法D.基于模板匹配和特征点匹配的方法9、在计算机视觉的医学影像分析中,例如对肿瘤的检测和分割,需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像(MRI)数据,以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划?()A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的分割网络,结合多模态数据C.基于聚类和分类的方法D.基于形态学操作和阈值分割的方法10、在计算机视觉的目标跟踪任务中,假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择,哪一项是需要着重考虑的?()A.算法对目标外观变化的适应性B.算法的计算复杂度,越低越好C.算法是否能够处理多个同时移动的目标D.算法在处理静态场景时的性能11、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中,实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置,以下关于视觉跟踪与定位方法的描述,正确的是:()A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小12、对于图像的纹理分析任务,假设要描述和区分不同类型的纹理,例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征?()A.基于统计的方法,计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法,如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析,直接忽略纹理信息13、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务,例如将图像中的不同物体分割出来,以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是14、计算机视觉中的手势识别用于理解人的手势动作。假设要在一个智能交互系统中实现实时准确的手势识别,以下关于手势识别方法的描述,正确的是:()A.基于传感器的手势识别方法能够精确获取手势的运动信息,但佩戴传感器不方便B.基于视觉的手势识别方法不受环境光照和背景的影响,识别稳定性高C.深度学习中的卷积神经网络在手势识别中无法处理复杂的手势变化和遮挡D.手势识别系统只要能够识别常见的几种手势,就能够满足大多数应用需求15、在计算机视觉的图像压缩任务中,假设要在保证一定图像质量的前提下,尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效?()A.基于离散余弦变换(DCT)的压缩算法,如JPEGB.无损压缩方法,如PNGC.不进行任何压缩,直接存储原始图像D.随机删除图像中的部分像素二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述计算机视觉在印刷业中的色彩管理和缺陷检测。2、(本题5分)简述计算机视觉在玩具制造中的应用。3、(本题5分)解释计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用。4、(本题5分)描述计算机视觉在考古中的应用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)通过图像分割技术,将卫星图像中的冰雪覆盖区域和非覆盖区域进行划分。2、(本题5分)开发一个能够识别不同种类蜂类的程序。3、(本题5分)开发一个可以识别不同种类真菌的计算机视觉应用。4、(本题5分)运用图像分类技术,对不同种类的茶叶进行分类。5、(本题5分)通过图像分类算法,对不同风格的珠宝设计图像进行分类。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)某大学的招生宣传册设计充满活力和学术氛围,通过校园风景图片、学生活动照片和详细的专业介绍吸引考生。请探讨该宣传册在展示学校优势、吸引优质生源、塑造学校形象方面的作用,以及设计如何与学校的教育理念
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