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《文创设计》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2、在计算机视觉的应用于农业领域,例如作物监测和病虫害检测,需要对大量的田间图像进行分析。假设我们要检测农作物叶片上的病虫害症状,以下哪种技术能够实现快速、准确的检测,并且适应不同的生长阶段和环境条件?()A.基于传统图像分割和特征提取的方法B.基于深度学习的目标检测和分类算法,针对病虫害特征训练C.基于光谱分析和颜色特征的方法D.基于机器视觉和模式识别的方法3、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的语义分割中的多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是4、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作,以下关于特征选择的方法,哪一项是不太可行的?()A.提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征B.仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作C.计算视频帧之间的光流变化作为动作特征D.结合空间和时间维度的特征来描述动作5、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6、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何,光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算,提高了计算的准确性和效率7、对于图像的边缘检测任务,假设要准确检测出图像中物体的边缘,同时抑制噪声的影响。以下哪种边缘检测算子可能表现更好?()A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.随机生成边缘检测结果8、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行配准,以下关于图像配准方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于特征的图像配准方法通过提取图像中的显著特征,并进行匹配来实现配准B.基于灰度的图像配准方法直接比较图像的灰度值,计算相似性度量来完成配准C.图像配准的精度主要取决于特征提取的准确性和匹配算法的性能D.图像配准总是能够完美地将两张图像对齐,不存在任何误差9、计算机视觉中的语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行语义分割,以下关于模型评估指标的选择,哪一项是最为关键的?()A.准确率,即正确分类的像素比例B.召回率,即正确分割出肿瘤像素的比例C.F1分数,综合考虑准确率和召回率D.平均交并比(MIoU),衡量分割结果与真实标签的重合程度10、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互,以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要?()A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉11、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况,同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效?()A.基于光谱特征的分析B.基于纹理特征的分析C.基于对象的图像分析D.基于深度学习的分析12、在计算机视觉的全景图像生成任务中,将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。假设要生成一个城市景观的全景图像,以下关于全景图像生成方法的描述,哪一项是不正确的?()A.首先需要对局部图像进行特征提取和匹配,找到它们之间的对应关系B.可以使用图像变形和融合技术来消除拼接处的缝隙和色差C.全景图像生成不受拍摄角度、光照条件和相机参数的影响,能够完美拼接任何图像D.基于深度学习的方法能够自动学习全景图像的生成规律,提高拼接效果13、在计算机视觉的遥感图像分析中,假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息,以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助?()A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能14、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像,以下关于图像超分辨率方法的描述,正确的是:()A.基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像B.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像超分辨率任务中无法发挥作用C.图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制D.结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果15、图像分割是将图像分成不同的区域,每个区域具有相似的特征。假设要对医学图像进行器官分割,以下关于图像分割方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于阈值的分割方法简单直接,但对于复杂图像效果往往不佳B.基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的边缘来划分区域,但容易受到噪声影响C.基于深度学习的语义分割方法能够实现像素级别的分类,效果较好,但计算量较大D.图像分割只适用于灰度图像,对于彩色图像无法进行有效的分割二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)说明计算机视觉在药品生产中的应用。2、(本题5分)解释计算机视觉中的图像语义理解。3、(本题5分)说明计算机视觉在城市规划中的作用。4、(本题5分)解释计算机视觉中的目标检测与图像分类的区别。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)在物流运输中,使用计算机视觉检测货物的包装是否完好。2、(本题5分)使用图像识别技术,设计一个能够识别不同种类水果的程序。3、(本题5分)设计一个系统,利用计算机视觉检测学校操场的使用情况。4、(本题5分)基于深度学习,实现对篮球比赛中犯规动作的检测。5、(本题5分)基于计算机视觉的智能工厂质量检测系统,自动检测产品外观缺陷。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)解析某汽车品牌的汽车保险宣传广告设计,探讨其如何通过视觉元素展示保险的优势、服务内容和品牌的可靠性,吸引消费者的购买。2、(本题10分)研究某游戏的界面设计,分析其视觉效果、

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