内蒙古科技大学《设计基础》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
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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页内蒙古科技大学《设计基础》

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、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2、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解,以下关于视频分析方法的描述,正确的是:()A.直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理,就能准确分析视频中的行为B.考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要C.视频分析只适用于简单的动作识别,对于复杂的多人物交互行为无法处理D.视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响3、在计算机视觉的图像去雾任务中,假设要去除一张有雾图像中的雾气,恢复清晰的场景。以下关于图像去雾方法的描述,正确的是:()A.基于物理模型的去雾方法需要准确估计雾的浓度和传播参数,否则效果不佳B.基于深度学习的去雾方法能够自动学习雾的特征,但对浓雾的处理能力有限C.图像去雾后,颜色和对比度会发生严重失真,影响视觉效果D.所有的图像去雾方法都能够在各种复杂的雾天条件下取得理想的效果4、计算机视觉中的动作识别是对视频中的人体动作进行分类和理解。假设我们要分析一段体育比赛的视频,识别其中运动员的各种动作,以下哪种方法能够有效地捕捉动作的时空特征?()A.基于手工特征和分类器的方法B.基于深度学习的时空卷积网络C.基于光流和轨迹的方法D.基于隐马尔可夫模型的方法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、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、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中,计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过实时图像分析,为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注,帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟,不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合,实现更精确和稳定的手术操作8、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9、在计算机视觉的应用中,人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统,通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性,以下哪种技术通常会被采用?()A.基于几何特征的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别,结合多模态数据D.基于颜色特征的人脸识别10、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像,包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述,正确的是:()A.基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素,但无法提供元素之间的关系B.目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解,但对于复杂的场景结构难以准确描述C.基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系,但建模过程复杂,计算量大D.场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析,不需要考虑潜在的语义信息11、在计算机视觉的目标跟踪任务中,假设要在一段视频中持续跟踪一个移动的物体,例如跟踪一只飞行的鸟。物体可能会被其他物体遮挡,并且外观可能会发生变化。以下哪种目标跟踪方法在这种复杂情况下更有可能成功?()A.基于卡尔曼滤波的跟踪方法,预测物体的位置和速度B.基于深度学习的Siamese网络跟踪方法C.只在视频的起始帧确定目标位置,后续帧不再跟踪D.随机选择视频中的区域作为跟踪目标12、对于图像的纹理分析任务,假设要描述和区分不同类型的纹理,例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征?()A.基于统计的方法,计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法,如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析,直接忽略纹理信息13、在计算机视觉的目标跟踪任务中,需要持续跟踪一个或多个运动目标。假设要跟踪一个在操场上跑步的人。以下关于目标跟踪算法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于特征匹配的方法,在连续的帧中找到目标的相似特征来实现跟踪B.深度学习中的相关滤波算法能够快速准确地跟踪目标,适应目标的外观变化C.目标跟踪算法能够在目标被遮挡或短暂消失后,仍然准确地恢复跟踪D.无论目标的运动速度和轨迹如何复杂,目标跟踪算法都能完美地跟踪14、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更深入的比赛洞察。假设要分析一场足球比赛中球员的跑位和传球模式,以下关于体育赛事计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠球员的位置信息就能全面分析比赛中的战术和策略B.球员的速度和加速度等动态信息对比赛分析的价值不大C.结合深度学习和轨迹分析技术可以更有效地挖掘比赛中的关键模式和趋势D.比赛场地的光照和摄像机视角对计算机视觉分析的结果没有影响15、在计算机视觉的车牌识别任务中,需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色?()A.基于字符分割的车牌识别B.基于模板匹配的车牌识别C.基于深度学习的车牌识别D.基于特征提取的车牌识别二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)解释计算机视觉在通信行业中的信号处理和优化。2、(本题5分)描述计算机视觉在影视制作中的应用。3、(本题5分)解释计算机视觉在影视特效制作中的方法。4、(本题5分)说明计算机视觉在制鞋工业中的作用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)运用图像识别算法,对不同类型的厨房电器图像进行分类和识别。2、(本题5分)利用图像分割技术,从医学影像中分割出特定器官。3、(本题5分)开发一个可以识别不同种类昆虫的计算机视觉系统。4、(本题5分)通过图像分类算法,对不同种类的植物叶片图像进行分类。5、(本题5分)使用目标跟踪算法,跟踪武术表演中运动员的动作轨迹。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)研究某电子产品品牌的广告设计,分析其创新科技展示、时尚外观设计、用户体验描述如何吸引消费者购买。2、(本题10分)观察某健身APP的界面设计,思考

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