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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页湖北大学知行学院

《POP设计》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是指在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别,以下关于行人重识别方法的描述,正确的是:()A.基于颜色和纹理特征的方法对行人的姿态和光照变化不敏感,识别准确率高B.深度学习中的度量学习方法能够学习到行人的判别性特征,但容易受到背景干扰C.行人重识别系统只需要关注行人的外观特征,不需要考虑行人的行为特征D.行人重识别在不同场景和摄像头视角下的性能始终保持稳定,不受影响2、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和识别。以下关于动作识别的描述,不准确的是()A.动作识别需要分析视频中的时空特征来理解动作的模式和类别B.双流卷积网络在动作识别任务中被广泛应用,分别处理空间和时间信息C.动作识别在体育分析、视频监控和智能安防等领域具有重要的应用价值D.动作识别技术已经非常成熟,能够准确识别各种复杂和细微的动作3、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,包括山脉、森林、海滩等不同类型,同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类,以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效?()A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯4、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5、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6、在计算机视觉中,目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择,哪一项是需要重点考虑的因素?()A.算法的检测速度,以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能,因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度,越复杂的模型效果越好D.算法是否开源,开源的算法更易于使用7、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8、计算机视觉中的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用需要实时生成逼真的视觉效果。假设要在一个VR游戏中为玩家提供沉浸式的视觉体验,或者在AR应用中准确地将虚拟物体与现实场景融合。以下哪种计算机视觉技术在实现这些效果时至关重要?()A.实时渲染技术B.空间定位与追踪技术C.三维重建与建模技术D.以上技术综合应用9、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10、计算机视觉中的动作识别是对视频中的人体动作进行分类和理解。假设我们要分析一段体育比赛的视频,识别其中运动员的各种动作,以下哪种方法能够有效地捕捉动作的时空特征?()A.基于手工特征和分类器的方法B.基于深度学习的时空卷积网络C.基于光流和轨迹的方法D.基于隐马尔可夫模型的方法11、在计算机视觉的应用中,人脸识别技术受到广泛关注。假设一个人脸识别系统正在进行身份验证,以下关于人脸识别的描述,正确的是:()A.只依靠面部的几何形状信息就能实现准确的人脸识别B.光照变化和面部表情对人脸识别的准确率没有影响C.结合深度学习模型和多模态信息,如红外图像,可以提高人脸识别的性能和可靠性D.人脸识别系统不需要考虑数据的隐私和安全问题12、计算机视觉中的语义分割任务旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学图像中的病变区域进行精确分割,以下哪种技术可能对提高分割精度有较大帮助?()A.使用更深的卷积神经网络架构B.引入多尺度特征融合C.增加训练数据中的噪声D.减少网络中的参数数量13、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14、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解,以下关于视频分析方法的描述,正确的是:()A.直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理,就能准确分析视频中的行为B.考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要C.视频分析只适用于简单的动作识别,对于复杂的多人物交互行为无法处理D.视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响15、在计算机视觉的动作识别任务中,识别视频中的人物动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作,以下关于动作识别方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以提取视频中的时空特征,如光流和运动轨迹,来描述动作B.基于深度学习的方法,如3D卷积神经网络,能够直接处理视频数据,进行动作识别C.动作识别需要考虑动作的速度、幅度和节奏等特征D.动作识别只适用于简单的、规范化的动作,对于复杂的、个性化的动作无法准确识别二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述计算机视觉在就业服务中的应用。2、(本题5分)计算机视觉中如何进行木材加工中的缺陷检测?3、(本题5分)简述图像的显著性检测的目的。4、(本题5分)解释计算机视觉在造纸业中的质量控制。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用深度学习算法,实现对人脸表情的识别应用。2、(本题5分)基于计算机视觉的智能商场导航系统,通过实时图像识别为顾客提供导航。3、(本题5分)基于深度学习的图像生成技术,生成具有特定主题的绘画作品。4、(本题5分)对舞蹈比赛视频中的舞蹈编排和创意进行评估和分析。5、(本题5分)基于计算机视觉的智能工厂物料搬运系统,实现物料的自动识别和搬运。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)以某珠宝品牌的定制服务宣传海报设计为例,分析其个性化设计、精湛工艺展示、专属服务介绍如何吸引消费者定制珠宝。2、(本题10分)某音乐节的海报设计以独特的音乐元素和充满活力的色彩营造出热烈的氛围

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