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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页河北环境工程学院《平面设计研发与制作》
2022-2023学年第一学期期末试卷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、在计算机视觉的行人重识别任务中,即在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人,假设行人的姿态和服装发生了较大变化,以下哪种特征可能具有更强的鲁棒性?()A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于颜色特征的描述D.基于形状特征的描述2、在计算机视觉的研究中,数据集的质量和规模对模型的训练和性能评估至关重要。以下关于数据集的描述,不准确的是()A.大规模、多样化和标注准确的数据集有助于训练出泛化能力强的模型B.一些公开的数据集如ImageNet、COCO等为计算机视觉研究提供了重要的基准C.数据集的构建需要耗费大量的时间和人力,但可以通过数据增强技术来减少对原始数据的需求D.数据集一旦构建完成,就不需要再进行更新和扩展,能够一直满足研究的需求3、计算机视觉中的眼底图像分析对于眼科疾病的诊断具有重要意义。以下关于眼底图像分析的描述,不准确的是()A.可以检测眼底的病变、血管异常和视网膜结构的改变B.深度学习方法在眼底图像分析中能够自动提取特征和进行疾病分类C.眼底图像分析需要高质量的图像数据和专业的医学知识标注D.眼底图像分析技术已经非常成熟,能够替代医生的诊断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、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设要开发一个能够识别道路标志的系统,以下关于应对不同光照条件的策略,哪一项是最为有效的?()A.使用固定的阈值对图像进行二值化处理B.采用自适应的图像增强算法,根据光照情况调整图像C.忽略光照变化,依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照条件下收集训练数据6、当进行图像的风格迁移任务时,假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格,同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效?()A.使用基于卷积神经网络的风格迁移算法,如Gatys等人提出的方法B.对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理C.随机改变图像的像素值来模拟风格迁移D.只对图像的边缘进行处理,忽略内部区域7、计算机视觉中的视频理解任务包括对视频内容的分析和解释。假设要理解一段新闻视频的主要内容和事件发展。以下关于视频理解的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对视频中的帧进行分类、目标检测和跟踪来实现视频理解B.深度学习中的注意力机制可以帮助聚焦视频中的关键信息,提高理解的准确性C.视频理解只需要关注视觉信息,不需要考虑音频和文字等其他模态的信息D.可以结合知识图谱和语义理解技术,对视频中的内容进行更深入的分析和解释8、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度不同的同一物体的图像进行对齐。以下关于特征匹配的方法,哪一项是不太可靠的?()A.使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征进行匹配B.基于像素值的直接比较进行匹配C.利用SURF(SpeededUpRobustFeatures)特征进行匹配D.通过ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征进行匹配9、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一,旨在定位和识别图像中的多个目标。假设我们要在城市街道的图像中检测行人和车辆。对于处理这种复杂场景的目标检测任务,以下哪种技术通常能提供更准确的检测结果?()A.基于滑动窗口的传统目标检测方法B.基于区域提议的目标检测算法,如R-CNN系列C.基于回归的一阶段目标检测算法,如YOLO系列D.基于聚类的目标检测方法10、在计算机视觉的姿态估计任务中,需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设我们要估计一个机器人手臂的姿态,以下哪种技术通常被用于获取准确的姿态信息?()A.基于视觉标记的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于几何约束的姿态估计D.基于惯性测量单元(IMU)的姿态估计11、在计算机视觉的目标跟踪任务中,目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物,以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况?()A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于均值漂移的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法12、在图像配准任务中,需要将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设我们要将一张卫星图像与一张航拍图像进行配准,以下哪个因素对于配准的准确性影响最大?()A.图像的分辨率差异B.图像的旋转和平移C.图像的光照条件D.图像中的噪声13、在计算机视觉中,图像超分辨率重建是提高图像分辨率和质量的技术。以下关于图像超分辨率重建的叙述,不正确的是()A.图像超分辨率重建可以通过插值、基于模型的方法或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像超分辨率重建中能够生成更清晰、逼真的细节C.图像超分辨率重建在医学图像、卫星图像和监控图像等领域有重要的应用D.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率,不受原始图像信息的限制14、在计算机视觉的图像去噪任务中,假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声,同时尽可能保留图像的细节和边缘信息。以下哪种去噪方法可能更适合?()A.中值滤波,用邻域中值代替像素值B.均值滤波,用邻域平均值代替像素值C.基于深度学习的图像去噪模型,如DnCNND.不进行任何去噪处理,保留原始噪声图像15、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊,以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计?()A.基于深度学习的去模糊方法B.盲去卷积方法C.维纳滤波去模糊方法D.均值滤波去模糊方法二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明计算机视觉在智能穿戴设备中的应用。2、(本题5分)描述计算机视觉在泥石流预警中的应用。3、(本题5分)解释计算机视觉中的图像语义理解。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)基于深度学习,实现对花样滑冰比赛中运动员动作的优美度检测。2、(本题5分)利用图像识别技术,对不同品牌的化妆品包装进行识别和分类。3、(本题5分)通过图像分割技术,将医学图像中的骨骼和软组织进行分离。4、(本题5分)对舞蹈比赛的评分公正性进行基于计算机视觉的辅助评估。5、(本题5分)使用计算机视觉方法,检测图书馆内是否有占座行为。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)探讨某健身工作室的课程宣
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