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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页兰州资源环境职业技术大学《字体设计》
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、图像压缩是为了减少图像的数据量,同时保持可接受的视觉质量。假设我们需要在网络上传输大量的图像,以下哪种图像压缩标准能够在保证较高压缩比的同时,提供较好的图像质量?()A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP2、在计算机视觉的目标跟踪任务中,持续跟踪视频中的特定目标。假设要跟踪一个在人群中行走的人,以下关于目标跟踪方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于滤波的方法,如卡尔曼滤波和粒子滤波,可以预测目标的位置和状态B.基于深度学习的方法能够学习目标的外观特征,提高跟踪的准确性和鲁棒性C.目标跟踪过程中,目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素不会对跟踪结果产生影响D.结合多种特征和算法的融合跟踪方法,可以综合利用不同方法的优势,提高跟踪性能3、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4、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5、在计算机视觉的视频分析中,需要处理连续的图像帧。假设要分析一段监控视频中的人员行为,以下关于视频分析方法的描述,哪一项是不正确的?()A.光流法可以用于计算相邻帧之间的像素运动,从而跟踪物体的运动轨迹B.可以通过对视频帧进行分类和检测,来识别和分析人员的行为模式C.视频分析需要考虑时间维度上的信息,不仅仅是单个图像帧的特征D.视频分析只适用于简单的场景和行为,对于复杂的多人交互场景无法进行有效的分析6、在计算机视觉中,人脸检测和识别是重要的应用方向。以下关于人脸检测和识别的说法,不正确的是()A.人脸检测旨在确定图像或视频中是否存在人脸,并定位人脸的位置B.人脸识别是在检测到人脸的基础上,对人脸的身份进行识别和验证C.深度学习方法在人脸检测和识别中取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑战,如光照变化和姿态变化D.人脸检测和识别技术已经非常成熟,不存在任何错误率和安全隐患7、在计算机视觉的目标识别任务中,除了识别目标的类别,还需要确定目标的位置和大小。假设我们要在一幅复杂的图像中识别多个不同大小的物体,以下哪种目标识别算法能够适应不同尺度的目标?()A.基于滑动窗口的目标识别算法B.基于特征金字塔的目标识别算法C.基于注意力机制的目标识别算法D.基于模板匹配的目标识别算法8、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强,以下关于颜色恢复的挑战,哪一项是最为显著的?()A.由于年代久远,原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致,难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解,难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差,影响修复效果9、对于视频中的异常检测任务,假设要在一段监控视频中检测出异常事件,如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常?()A.建立正常行为模型,对比检测异常B.只关注视频中的显著运动区域C.随机判断视频中的帧是否异常D.不进行异常检测,直接忽略异常事件10、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11、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品,实现快速结账B.能够实时监测货架上商品的库存水平,及时提醒补货C.计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签,不受商品摆放方式和遮挡的影响D.可以分析顾客在店内的行为和偏好,为营销策略提供数据支持12、在计算机视觉的人物姿态估计任务中,需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统,以下关于模型训练数据的获取,哪一项是比较困难的?()A.从公开的数据集获取大量的人物姿态图像B.自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像C.利用合成数据生成多样化的人物姿态样本D.从社交媒体上收集用户分享的健身照片13、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声,恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像,以下关于去噪算法的选择,哪一项是需要谨慎考虑的?()A.选择基于滤波的去噪算法,如中值滤波B.采用基于深度学习的去噪算法,如自编码器C.只考虑去噪效果,不关心图像细节的保留D.根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法14、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15、计算机视觉中的视频分析需要对连续的图像帧进行处理和理解。假设要分析一段监控视频中的人群行为,包括行走方向、聚集和分散等。以下哪种视频分析技术在处理这种复杂的群体行为时最为有效?()A.帧间差分法B.背景减除法C.光流法结合轨迹分析D.深度学习的行为识别模型二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明计算机视觉在文物保护中的作用。2、(本题5分)说明计算机视觉在海洋考古中的作用。3、(本题5分)描述计算机视觉在海洋工程监测中的应用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)通过图像分类算法,对不同种类的珠宝首饰图像进行分类。2、(本题5分)运用深度学习模型,对古代书法作品的作者和流派进行鉴定。3、(本题5分)运用深度学习模型,对古代陶瓷的年代和产地进行鉴定。4、(本题5分)开发一个能够识别不同种类反刍动物的计算机视觉系统。5、(本题5分)利用图像增强技术,改善逆光拍摄的人物图像的面部细节。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分
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