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《V设计》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共25个小题,每小题1分,共25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、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2、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别,以下哪种特征提取方法可能更具优势?()A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法3、在计算机视觉的图像风格迁移任务中,假设要将一张照片转换为具有特定艺术风格的图像,以下哪种技术可能对生成逼真的风格效果起到关键作用?()A.对抗生成网络(GAN)B.自编码器(Autoencoder)C.变分自编码器(VAE)D.玻尔兹曼机(BoltzmannMachine)4、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像,以下关于场景理解方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系,实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下,准确地推断出场景的语义5、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设我们要分析一个视频中物体的运动速度和方向,以下哪种光流估计算法在复杂场景下能够提供更准确的结果?()A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法6、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设要检测生产线上的零件是否存在缺陷,以下关于工业检测中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测,快速发现缺陷B.深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异,实现准确的缺陷检测C.工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性,能够适应不同的生产环境D.计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷,对于零件的内部结构和性能无法进行评估7、计算机视觉中的图像语义分割需要为图像中的每个像素分配类别标签。假设要对一张城市街景图像进行语义分割,包括道路、建筑物、车辆和行人等。以下哪种图像语义分割方法在处理这种复杂场景时能够提供更精细的分割结果?()A.全卷积网络(FCN)B.U-NetC.SegNetD.DeepLab8、在计算机视觉的场景理解任务中,需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系,以下关于场景理解方法的描述,正确的是:()A.单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解B.忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响C.利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系D.场景理解只适用于简单的室内场景,对于复杂的户外场景无法处理9、在计算机视觉的动作识别任务中,区分不同的人体动作。假设要从一段视频中识别出一个人是在跑步还是走路,以下关于动作识别方法的描述,正确的是:()A.基于骨架信息的动作识别方法对人体姿态的微小变化不敏感B.只考虑动作的空间特征就能准确识别不同的动作C.融合时空特征和深度学习模型能够提升动作识别的准确率D.动作识别的结果不受视频拍摄角度和背景干扰的影响10、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法,错误的是()A.姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现B.基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度C.姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值D.姿态估计的结果总是非常精确,不受物体形状和遮挡的影响11、在计算机视觉的图像超分辨率重建中,假设我们要将低分辨率的图像重建为高分辨率图像,同时保持图像的细节和纹理。以下哪种深度学习架构可能在这方面表现较好?()A.卷积神经网络(CNN)B.循环神经网络(RNN)C.生成对抗网络(GAN)D.自动编码器(Autoencoder)12、在三维计算机视觉中,重建物体的三维形状是一个重要任务。假设要从多视角的图像中重建一个建筑物的三维模型,以下关于三维重建方法的描述,正确的是:()A.基于立体视觉的方法能够直接从两张图像中准确重建出物体的三维形状B.结构光方法在室外环境中比在室内环境中更适用C.多视图几何和深度学习相结合的方法可以提高三维重建的精度和完整性D.三维重建的结果不受图像拍摄角度和距离的影响13、在计算机视觉的行人重识别任务中,需要在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设我们要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别,以下哪种特征和模型能够提高识别的准确率和跨摄像头的泛化能力?()A.基于颜色和纹理的特征B.基于深度学习的全局特征和度量学习C.基于形状和轮廓的特征D.基于步态和姿势的特征14、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15、在计算机视觉的视频目标跟踪中,假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法,哪一项是不太有效的?()A.利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置B.完全放弃对被遮挡目标的跟踪,等待其重新出现C.结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪D.借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪16、图像分类是计算机视觉的常见任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,如山脉、森林、海滩等。在进行图像分类时,以下关于数据增强的方法,哪一项可能不太有效?()A.对图像进行随机裁剪和旋转,增加数据的多样性B.改变图像的色彩和对比度,模拟不同的拍摄条件C.直接复制原图像,增加数据量D.给图像添加随机噪声,增强模型的鲁棒性17、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一组不同角度拍摄的二维图像中重建出物体的三维模型。这些图像可能存在噪声和拍摄误差。为了获得准确的三维重建结果,以下哪种技术是重要的?()A.基于立体视觉的方法,通过匹配不同图像中的对应点B.直接使用二维图像的平均信息来估计三维形状C.忽略图像中的噪声和误差,进行简单的重建D.随机生成三维模型,然后与二维图像进行匹配18、在计算机视觉的图像检索任务中,假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像。这些图像可能在内容、风格和主题上存在差异。为了提高检索的效率和准确性,以下哪种方法通常被采用?()A.基于全局特征的图像表示和相似性度量B.只对图像的标签进行文本匹配,忽略图像内容C.随机选择数据库中的图像作为检索结果D.不进行任何预处理,直接在原始图像上进行检索19、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统,用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异,以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务?()A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络20、在计算机视觉的三维重建中,从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建,以下关于三维重建方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息,实现三维重建B.运动恢复结构(SfM)算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构C.激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据,是一种高精度的三维重建方法D.三维重建的结果只取决于输入的图像质量,与重建算法的选择无关21、当利用计算机视觉进行图像分类任务,例如区分不同种类的动物图片,为了提高模型的泛化能力和防止过拟合,以下哪种技术可能是有效的?()A.数据增强B.正则化C.模型融合D.以上都是22、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有着重要的应用。假设要在VR游戏中实现真实的场景交互。以下关于计算机视觉在VR/AR中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对用户的动作和姿态进行识别,实现自然的交互操作B.能够将虚拟物体与真实场景进行准确的融合和匹配C.计算机视觉技术可以提高VR/AR体验的沉浸感和真实感D.VR/AR中的计算机视觉应用不存在任何技术挑战和限制23、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定的目标。以下关于目标跟踪的叙述,不正确的是()A.目标跟踪可以基于特征匹配、滤波算法或深度学习方法来实现B.目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素会给目标跟踪带来挑战C.目标跟踪在智能监控、人机交互和自动驾驶等领域有着广泛的应用D.目标跟踪算法能够在任何情况下都准确地跟踪目标,不受复杂环境的影响24、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声,同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像,以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时,最大程度地保留图像的边缘和纹理信息?()A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.基于小波变换的去噪方法25、在计算机视觉的视频压缩中,为了在保证视觉质量的同时减少数据量,以下哪种技术可能被广泛应用?()A.运动估计和补偿B.图像分割C.特征点检测D.边缘检测二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)计算机视觉中如何进行健身器材的检测和设计?2、(本题5分)简述计算机视觉在彩票行业中的作用。3、(本题5分)计算机视觉中如何利用深度学习进行图像分类?4、(本题5分)描述计算机视觉在海洋军事中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)剖析某音乐节的海报设计,讨论其如何运用视觉元素传达音乐节的氛围和吸引观众。2、(本题5分)以一个文化活动的宣传海报设计为对象,分析设计师如何运用视觉元素传达活动的主题、内容和文化内涵,吸引参与者。3、(本题5分)研究一款具有科技感的手表表盘设计,剖析其如何通过数字显示、指针设计、材质选择

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