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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页绍兴文理学院元培学院

《图形与时尚产品应用》2023-2024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2、计算机视觉中的图像修复是填补图像中的缺失或损坏部分。假设我们有一张老照片,其中部分区域被损坏,需要进行修复。以下哪种图像修复方法能够生成自然、合理的内容,与周围区域融合良好?()A.基于纹理合成的修复方法B.基于插值和填充的修复方法C.基于深度学习的图像修复网络,如ContextEncoderD.基于图像分解和重构的修复方法3、在计算机视觉的自动驾驶应用中,车辆需要准确识别道路标志、交通信号灯和其他车辆的状态。对于实时性和准确性要求极高的场景,以下哪种传感器融合技术能够为车辆提供更全面和可靠的环境感知?()A.摄像头与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.多种摄像头的融合D.以上都是4、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5、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6、在计算机视觉的目标计数任务中,统计图像或视频中目标的数量。假设要统计一个果园中苹果的数量,以下关于目标计数方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像分割和对象识别的方法,先分割出每个苹果,然后进行计数B.利用深度学习中的回归模型直接预测苹果的数量C.目标计数不受苹果的大小、形状和分布的影响,任何情况下都能准确计数D.结合多视角图像或视频序列可以提高目标计数的准确性7、在计算机视觉的图像分割任务中,假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素,哪一项是不准确的?()A.模型对细胞边界的捕捉能力B.模型在小样本数据上的泛化能力C.模型的训练时间和计算资源需求D.模型的知名度和在学术圈的引用次数8、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气,以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解?()A.基于深度学习的去雾方法B.基于物理模型的去雾方法C.基于图像增强的去雾方法D.基于滤波的去雾方法9、计算机视觉中的视频理解不仅包括对单个帧的分析,还需要考虑帧之间的关系。假设我们要理解一个电影片段的情节和情感,以下哪种方法能够有效地捕捉视频中的时空动态信息和语义信息?()A.基于帧级特征和分类器的方法B.基于深度学习的视频理解模型,结合注意力机制C.基于光流和运动轨迹的方法D.基于音频和视频融合的方法10、在计算机视觉的发展中,模型的可解释性是一个重要的研究方向。以下关于模型可解释性的描述,不准确的是()A.模型可解释性旨在理解模型是如何做出决策和生成输出的B.可解释性对于建立用户对模型的信任和确保模型的公正性具有重要意义C.一些可视化技术,如特征图可视化和类激活映射,可以帮助解释模型的决策过程D.目前的计算机视觉模型都具有良好的可解释性,能够清晰地解释其决策依据11、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统,用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时,可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性,以下哪种图像预处理技术可能是关键?()A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割12、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13、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务,例如将图像中的不同物体分割出来,以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是14、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中,需要对农作物的生长状况进行评估,例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效?()A.颜色空间转换B.形态学分析C.纹理分析D.以上都是15、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16、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17、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人体动作。假设要对一段监控视频中的人员动作进行分类,以下关于动作识别方法的描述,正确的是:()A.基于手工特征和传统分类器的方法能够处理复杂的动作变化,准确率高B.深度学习中的循环神经网络(RNN)在动作识别中无法捕捉动作的时空特征C.3D卷积神经网络能够同时处理空间和时间维度的信息,适用于动作识别任务D.动作识别系统对视频的拍摄角度和背景变化不敏感,具有很强的通用性18、在计算机视觉中,以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法?()A.反卷积B.亚像素卷积C.最近邻插值D.以上都是19、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对一组动物图片进行分类,区分猫、狗、兔子等。以下关于图像分类方法的描述,哪一项是不准确的?()A.传统的机器学习方法,如支持向量机(SVM),也可以用于图像分类任务B.深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像分类中取得了显著的效果C.图像分类只需要考虑图像的内容,不需要考虑图像的拍摄角度和背景等因素D.可以通过数据增强技术,如旋转、裁剪、翻转等,增加训练数据的多样性20、在图像去噪中,BM3D(Block-Matchingand3DFiltering)算法的优势在于()A.去噪效果好B.保持图像细节C.计算效率高D.以上都是21、在计算机视觉的场景理解任务中,需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能,以下哪种信息可能是最关键的?()A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度22、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。假设一个工厂需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的描述,哪一项是不准确的?()A.能够快速准确地检测出零件的表面缺陷、尺寸偏差等问题B.可以通过机器视觉系统对零件进行自动分类和筛选C.工业检测中的计算机视觉系统需要高度的稳定性和可靠性,对环境变化不敏感D.计算机视觉在工业检测中的应用已经非常成熟,不需要人工干预和校验23、计算机视觉在医学图像分析中有着重要作用。假设要通过眼底图像检测糖尿病性视网膜病变,以下关于模型训练中数据标注的难度,哪一项是最为显著的?()A.病变区域的边界模糊,难以精确标注B.眼底图像的质量参差不齐,影响标注准确性C.标注人员的医学知识不足,导致标注错误D.数据量过大,标注工作耗时费力24、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况?()A.基于特征点匹配的方法,如SIFT特征B.直接将两张图像叠加,不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法,计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配25、计算机视觉中的视频目标跟踪中,假设目标在跟踪过程中发生了严重的形变。以下关于处理目标形变的方法描述,正确的是:()A.基于模板匹配的跟踪方法能够自适应地处理目标形变,保持跟踪的准确性B.特征点跟踪方法对目标形变不敏感,在这种情况下仍然能够可靠跟踪C.深度学习中的孪生网络在目标形变时容易丢失目标,无法继续跟踪D.结合多种特征和模型更新策略可以提高对目标形变的跟踪鲁棒性二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)说明计算机视觉在温室环境监测中的作用。2、(本题5分)简述图像的傅里叶变换的用途。3、(本题5分)描述计算机视觉在气象灾害预警中的应用。4、(本题5分)简述图像的色彩空间选择原则。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)解析某科技公司的产品说明书设计,探讨其在信息传达、排版设计、用户友好性方面的表现,以及如何更好地帮助用户了解产品。2、(本题5分)观察某汽车品牌的车展展示设计,思考其如何通过空间布局、灯光效果和车辆展示方式突出品牌特色和车型优势。3、(本题5分)分析某博物馆的展览展示设计,探讨如何通过空间布局、灯光效果、展品陈列和说明标识,引导观众参观,传递知识和文化内涵。4、(本题

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