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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页南宁理工学院
《设计色彩》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、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务,恢复清晰的图像,以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题?()A.自然图像的梯度稀疏性B.图像的低频成分C.图像的边缘信息D.以上都是2、在计算机视觉的实际应用中,模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述,不正确的是()A.对于一些需要实时响应的应用,如自动驾驶和工业检测,模型的处理速度至关重要B.模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性C.可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性D.实时性只与模型本身有关,与硬件设备和系统架构无关3、计算机视觉中的表情识别旨在判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统,以下关于表情特征的提取,哪一项是需要重点关注的?()A.提取面部肌肉的细微运动作为特征B.仅考虑眼睛和嘴巴的形状变化C.忽略面部的整体轮廓,只关注局部特征D.不进行任何特征提取,直接使用原始图像进行分类4、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5、计算机视觉中,以下哪个任务通常需要对图像中的目标进行定位和分类?()A.图像生成B.目标检测C.图像超分辨率D.图像去噪6、在计算机视觉的姿态估计任务中,例如估计人体关节的位置和姿态,以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡?()A.基于模型的方法B.基于深度学习的回归方法C.基于深度学习的分类方法D.以上都不是7、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8、计算机视觉中的特征提取是非常关键的一步。以下关于特征提取方法的描述,不准确的是()A.传统的特征提取方法如SIFT(尺度不变特征变换)和HOG(方向梯度直方图)在特定场景下仍然有效B.深度学习中的自动特征提取能够学习到更具代表性和鲁棒性的特征C.特征提取的好坏直接影响后续的图像分类、目标检测等任务的性能D.特征提取只关注图像的局部信息,而忽略了全局信息9、当利用计算机视觉进行图像检索任务,例如在海量图像库中查找相似的图像,以下哪种图像表示方法可能对检索效果产生重要影响?()A.全局特征B.局部特征C.深度学习特征D.以上都是10、在计算机视觉的车牌识别任务中,假设要从不同角度和光照条件下拍摄的车辆图像中准确识别出车牌号码。以下哪种技术可能有助于提高识别准确率?()A.字符分割和单独识别B.利用深度学习模型进行端到端的识别C.只关注车牌的颜色特征D.随机猜测车牌号码11、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设要对一段视频中的物体运动进行分析,以下关于光流估计的描述,正确的是:()A.稀疏光流估计只计算图像中部分特征点的运动,无法反映整体的运动趋势B.稠密光流估计能够得到图像中每个像素的运动向量,但计算复杂度较高C.光流估计的结果不受光照变化和噪声的影响,具有很高的准确性D.光流估计只能用于分析匀速直线运动的物体,对于复杂的运动模式无法处理12、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用?()A.深度学习B.图模型C.注意力机制D.以上都是13、在计算机视觉中,图像生成是创建新的图像内容。以下关于图像生成的说法,错误的是()A.可以通过生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等模型进行图像生成B.图像生成可以用于艺术创作、数据增强和虚拟场景构建等任务C.生成的图像质量和真实性在不断提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之处D.图像生成可以完全根据用户的任意想象生成任何内容,不受任何限制14、当进行图像的光流估计时,假设要计算图像中像素的运动速度和方向。以下哪种光流估计算法在复杂场景下可能更准确?()A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.随机估计光流D.不进行光流估计,忽略像素的运动信息15、图像分类是计算机视觉的常见应用之一。考虑一个需要对大量自然风景图片进行分类的任务,这些图片包含了不同的季节、地理位置和天气条件。为了提高分类准确率,以下哪种预处理操作可能最为有效?()A.对图像进行裁剪和缩放,使其具有统一的尺寸B.对图像进行直方图均衡化,增强对比度C.将图像转换为灰度图像,减少颜色信息的干扰D.对图像进行随机旋转和翻转,增加数据多样性二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述计算机视觉在农业中的作物监测和病虫害检测。2、(本题5分)描述计算机视觉在海岸带监测中的应用。3、(本题5分)简述图像的小波变换的特点。4、(本题5分)解释计算机视觉中的元学习在少样本学习中的应用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)对一段视频中的行人进行检测和跟踪,并计算行人的运动轨迹。2、(本题5分)使用目标跟踪算法,对赛车比赛中的赛车进行实时跟踪和速度监测。3、(本题5分)运用计算机视觉技术,对飞机机身的表面缺陷进行检测。4、(本题5分)通过图像分类算法,对不同种类的乐器演奏场景图像进行分类。5、(本题5分)在安防领域,利用计算机视觉检测异常行为和入侵事件。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)以某品牌的社交媒体页面设计为例,分析其在图像发布、文字内容、互动设计等方面如何吸引粉丝关注,提升品牌影响力。2、(本题10分)以某艺术展览的海报设计为例,分析其艺术风格、色彩搭配、文字信息如何传达展览的主题和特色。3、(本题10分)分析某教育
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