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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页江西科技学院
《设计材料与工艺》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共20个小题,每小题1分,共20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、在计算机视觉的人脸识别任务中,假设要实现一个能够在不同光照和表情下准确识别的系统。以下关于数据预处理的步骤,哪一项是最重要的?()A.对人脸图像进行归一化处理,统一大小和亮度B.对图像进行锐化处理,增强面部特征C.给图像添加艺术效果,提高美观度D.随机裁剪图像,增加数据多样性2、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3、计算机视觉中的姿态估计任务是估计人体或物体在三维空间中的姿态。假设要估计一个人体模特的姿态。以下关于姿态估计的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过关键点检测和关节角度计算来估计人体姿态B.深度学习中的卷积神经网络可以直接预测人体姿态的参数C.姿态估计在虚拟现实和增强现实等应用中具有重要作用D.姿态估计的结果总是非常准确,不受人体遮挡和复杂动作的影响4、在计算机视觉的目标检测中,对于小目标的检测往往具有较大的挑战性。为了提高小目标检测的准确率,以下哪种策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加训练数据中的小目标样本C.使用更高分辨率的输入图像D.以上都是5、计算机视觉中的全景图像拼接是将多个视角的图像组合成一个全景图像。假设我们有一组用普通相机拍摄的场景照片,要拼接成一个无缝的全景图,以下哪个步骤对于拼接的质量影响最大?()A.特征点提取和匹配B.图像融合和过渡处理C.相机参数估计和校正D.图像的裁剪和缩放6、在计算机视觉的视频压缩中,为了在保证视觉质量的同时减少数据量,以下哪种技术可能被广泛应用?()A.运动估计和补偿B.图像分割C.特征点检测D.边缘检测7、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。以下关于图像去噪方法的描述,正确的是:()A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声,但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高,不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像8、在图像分类任务中,深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类,以下关于图像分类模型的描述,正确的是:()A.模型的层数越多,分类准确率一定越高B.数据增强技术,如旋转、裁剪等,对模型的性能提升没有帮助C.结合多种特征提取方法和分类器,可以提高图像分类的准确性和鲁棒性D.图像分类模型不需要考虑图像的空间信息,只关注像素值的统计特征9、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10、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为,以下关于安防计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题11、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述,哪一项是不准确的?()A.可以基于时空特征提取的方法,捕捉动作在时间和空间上的变化B.深度学习中的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)适用于动作序列的分析C.动作识别只需要关注人体的关节位置,不需要考虑人体的整体形态D.多模态数据融合,如结合音频和视频信息,可以提高动作识别的准确率12、在计算机视觉的图像检索任务中,需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库,以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性?()A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示13、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14、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中,需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境?()A.基于地图的导航B.基于视觉里程计的导航C.基于深度学习的端到端导航D.以上都是15、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像,以下关于场景理解方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系,实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下,准确地推断出场景的语义16、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17、在计算机视觉的立体视觉任务中,通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好?()A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是18、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19、在计算机视觉的特征提取中,SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配,SIFT特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色?()A.对旋转和尺度变化具有不变性B.计算速度快,效率高C.特征维度低,易于存储和处理D.对光照变化不敏感20、计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用可以帮助监测地球环境和资源。假设要通过卫星图像分析森林的覆盖面积变化。以下关于计算机视觉在卫星遥感中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过图像分类和分割技术区分森林、草地和建筑物等不同地物类型B.能够对多时相的卫星图像进行比较,监测森林的生长和砍伐情况C.计算机视觉在卫星遥感中的应用不受卫星图像的分辨率和光谱信息的限制D.可以结合地理信息系统(GIS)数据,进行更深入的空间分析和决策支持二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)解释计算机视觉在太阳能发电中的作用。2、(本题5分)解释计算机视觉中的面部识别技术。3、(本题5分)说明计算机视觉在旅游行业中的景点推荐和游客行为分析。4、(本题5分)计算机视觉中如何辅助新闻编辑和内容筛选?5、(本题5分)简述计算机视觉在新闻报道中的图像和视频分析。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析苹果电脑的设计软件广告设计,从软件功能展示、创意设计到品牌形象传达。探讨其如何吸引设计师使用苹果电脑进行创作。2、(本题5分)解析某艺术展览的线上宣传页面设计,探讨其如何运用视觉元素和交互设计吸引观众在线上了解展览,提高展览的知名度和影响力。3、(本题5分)解读某游乐园的门票设计,分析其如何运用视觉元素展示游乐园的主题和方便游客使用。4、(本题5分)某城市的旅游宣传视频设计精彩,展现了城市的魅力。请研究宣传视频在拍摄角度、剪辑节奏、音乐配合上
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