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《图形创意》2022-2023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15个小题,每小题2分,共30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、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情,以下关于表情识别方法的描述,正确的是:()A.基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感,识别准确率低B.基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征,但容易受到光照影响C.深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征,但对大规模数据集依赖严重D.表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情,对于侧脸和遮挡的表情无法识别2、在计算机视觉的目标跟踪任务中,假设要在一段视频中持续跟踪一个移动的物体,例如跟踪一只飞行的鸟。物体可能会被其他物体遮挡,并且外观可能会发生变化。以下哪种目标跟踪方法在这种复杂情况下更有可能成功?()A.基于卡尔曼滤波的跟踪方法,预测物体的位置和速度B.基于深度学习的Siamese网络跟踪方法C.只在视频的起始帧确定目标位置,后续帧不再跟踪D.随机选择视频中的区域作为跟踪目标3、在计算机视觉的图像压缩任务中,需要在减少数据量的同时尽量保持图像的质量。假设要对一组高清图像进行压缩,以节省存储空间和传输带宽,同时要求解压后的图像能够满足一定的视觉要求。以下哪种图像压缩算法在这种情况下效果较好?()A.JPEG压缩算法B.PNG压缩算法C.WebP压缩算法D.BPG压缩算法4、计算机视觉中的工业检测任务需要检测产品的缺陷和瑕疵。假设要在生产线上对一批电子产品的外观进行检测,要求快速准确地发现微小的缺陷。以下哪种工业检测方法在处理这种高精度要求的任务时最为适用?()A.机器视觉检测B.人工目检C.抽样检测D.基于统计的检测5、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强,以下关于颜色恢复的挑战,哪一项是最为显著的?()A.由于年代久远,原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致,难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解,难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差,影响修复效果6、计算机视觉中的目标重识别任务旨在在不同的摄像头视角中识别出同一目标。假设要在一个大型商场的多个摄像头中寻找一个特定的人物。以下关于目标重识别的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过提取目标的特征,如颜色、形状和纹理,来进行重识别B.深度学习中的特征学习方法能够提高目标重识别的准确率C.目标重识别不受摄像头视角、光照和人物姿态变化的影响D.可以通过建立目标的特征库,快速在多个摄像头中进行匹配和搜索7、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8、在计算机视觉的应用中,人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统,通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性,以下哪种技术通常会被采用?()A.基于几何特征的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别,结合多模态数据D.基于颜色特征的人脸识别9、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域,但修复速度慢B.基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果,但容易出现重复纹理C.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性D.所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容10、当利用计算机视觉进行图像检索任务,例如在海量图像库中查找相似的图像,以下哪种图像表示方法可能对检索效果产生重要影响?()A.全局特征B.局部特征C.深度学习特征D.以上都是11、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法,不正确的是()A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度,能够准确理解任何复杂的图像或视频内容12、对于视频中的目标跟踪任务,假设目标在视频中经历了快速的外观变化和严重的遮挡。以下哪种策略有助于保持跟踪的准确性和稳定性?()A.结合目标的运动模型和外观模型进行预测B.仅依赖目标的初始外观特征进行跟踪C.当出现遮挡时,停止跟踪并等待目标重新出现D.随机调整跟踪算法的参数13、在计算机视觉的姿态估计任务中,假设要估计一个物体在三维空间中的姿态,例如估计一个机器人手臂的关节角度。以下哪种技术或方法可能被用于实现这一目标?()A.基于立体视觉的方法,通过多个相机的观测B.利用深度学习模型直接预测姿态参数C.仅根据物体的外观形状进行估计D.随机猜测物体的姿态14、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15、在计算机视觉的图像配准任务中,需要将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐。假设要将两张具有一定旋转和平移差异的图像进行配准,以下关于图像配准方法的描述,正确的是:()A.基于特征点匹配的图像配准方法对图像的变形和光照变化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能实现准确的图像配准C.图像配准不需要考虑图像的分辨率和比例尺差异D.深度学习在图像配准中的应用还不成熟,不如传统方法有效二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)描述计算机视觉在安防监控中的作用。2、(本题5分)简述计算机视觉在工业检测中的任务和优势。3、(本题5分)简述计算机视觉在军事中的目标识别和战场态势感知。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用图像分割技术,从卫星云图中分割出云层。2、(本题5分)运用图像分类技术,对不同种类的文具进行分类。3、(本题5分)开发一个能够识别不同种类昆虫幼虫的计算机视觉系统。4、(本题5分)设计一个系统,利用计算机视觉检测建筑工地的安全隐患。5、(本题5分)利用目标检测算法,在地质勘查图像中检测矿坑。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)选取某时尚品牌的时尚配

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