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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页曲靖职业技术学院《Photoshop与SketchUp》

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,特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征,用于后续的处理和分析,以下关于特征提取方法的描述,哪一项是不正确的?()A.SIFT(尺度不变特征变换)和SURF(加速稳健特征)是常用的局部特征描述子,对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性B.HOG(方向梯度直方图)特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像,常用于行人检测C.深度学习中的自动特征提取,例如通过卷积神经网络学习到的特征,比手工设计的特征更具有代表性和判别力D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大,不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果2、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设我们要开发一个能够在交通场景中检测车辆的系统。如果图像中的车辆存在多种姿态、大小和光照条件的变化,以下哪种目标检测算法可能更适合应对这种复杂情况?()A.基于传统特征的检测算法,如HOG特征结合SVM分类器B.基于深度学习的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的检测算法D.基于颜色特征的检测算法3、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4、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷,以下关于图像采集设备的选择,哪一项是最为关键的?()A.选择高分辨率的数码相机,获取清晰的图像B.选用具有大景深的镜头,确保整个电路板都清晰成像C.采用高速摄像机,快速采集大量图像D.选择价格低廉的图像采集设备,降低成本5、计算机视觉中的场景理解需要从图像中推断出物体之间的关系和场景的语义信息。假设要理解一张室内办公室场景的图像,包括家具的布局、人员的活动等。以下哪种方法在进行场景理解时最为有效?()A.基于对象检测和分类的方法B.基于图模型的场景表示C.基于深度学习的场景解析D.基于规则推理的方法6、计算机视觉在农业领域的应用可以帮助实现精准农业。假设一个农场需要通过计算机视觉监测农作物的生长状况。以下关于计算机视觉在农业中的描述,哪一项是错误的?()A.可以检测农作物的病虫害,及时采取防治措施B.能够评估农作物的生长阶段和成熟度,指导收获时间C.计算机视觉在农业中的应用完全不受天气和光照条件的影响D.可以通过无人机搭载摄像头进行大面积的农田监测7、在计算机视觉的视频理解任务中,例如理解一段体育比赛视频中的精彩瞬间和战术,需要对视频中的时空信息进行有效建模。以下哪种方法在时空建模方面可能具有优势?()A.3D卷积神经网络B.长短时记忆网络C.注意力机制D.以上都是8、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。假设要估计一段视频中物体的运动速度和方向,以下关于光流估计方法的描述,正确的是:()A.传统的基于梯度的光流估计方法在复杂场景中能够准确计算光流B.深度学习中的光流估计网络不需要大量的标注数据进行训练C.光流估计的结果不受图像噪声和模糊的影响D.结合时空信息的深度学习光流估计方法能够提高估计的准确性和鲁棒性9、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10、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11、计算机视觉中的场景理解任务旨在理解图像或视频中的整体场景信息。假设要理解一张城市街道的图片中的场景。以下关于场景理解的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过对物体、人物和环境的分析来理解场景的语义信息B.深度学习中的语义分割技术可以帮助区分场景中的不同区域和物体类别C.场景理解只需要考虑图像中的视觉元素,不需要考虑上下文和先验知识D.可以结合地理信息和时间信息,进一步丰富对场景的理解12、计算机视觉中的手势识别用于理解人的手势动作。假设要在一个智能交互系统中实现实时准确的手势识别,以下关于手势识别方法的描述,正确的是:()A.基于传感器的手势识别方法能够精确获取手势的运动信息,但佩戴传感器不方便B.基于视觉的手势识别方法不受环境光照和背景的影响,识别稳定性高C.深度学习中的卷积神经网络在手势识别中无法处理复杂的手势变化和遮挡D.手势识别系统只要能够识别常见的几种手势,就能够满足大多数应用需求13、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片,想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘?()A.基于插值的方法,如双线性插值B.基于重建的方法,如基于字典学习的方法C.基于深度学习的方法,如SRCNND.基于小波变换的方法14、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15、计算机视觉在农业中的应用可以帮助监测农作物的生长状况。假设要通过图像分析判断农作物的病虫害程度,以下关于农业计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠农作物的颜色特征就能准确判断病虫害的程度B.不同农作物品种和生长阶段对病虫害判断的影响不大C.结合图像的纹理、形状和颜色等多特征,可以更准确地评估农作物的健康状况D.农业环境的复杂性对计算机视觉的应用没有挑战16、在计算机视觉的图像修复任务中,假设图像中有大面积的损坏或缺失区域,以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解?()A.基于纹理合成的方法B.基于扩散的方法C.基于深度学习的方法D.基于样例的方法17、在计算机视觉的目标识别任务中,假设目标物体被部分遮挡,以下哪种模型架构可能更有助于恢复被遮挡部分的信息?()A.多层感知机(MLP)B.卷积神经网络(CNN)C.循环神经网络(RNN)D.注意力机制(AttentionMechanism)18、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定目标。假设要跟踪一个在复杂场景中运动的人物,以下关于目标跟踪算法的描述,正确的是:()A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法能够准确预测目标的运动轨迹,但对目标外观变化适应性差B.基于粒子滤波的跟踪算法计算复杂度低,适用于实时跟踪要求高的场景C.基于深度学习的跟踪算法需要大量的训练数据,并且在目标被遮挡时容易丢失D.目标跟踪算法只要在初始帧中准确检测到目标,就能够在后续帧中一直保持跟踪的准确性19、在计算机视觉的文本检测和识别任务中,假设要从一张图片中提取并识别其中的文字信息。以下关于文本检测和识别的描述,哪一项是不正确的?()A.可以先通过文本检测算法定位图片中的文本区域,然后进行识别B.深度学习中的卷积神经网络在文本识别中表现出色,能够准确识别各种字体和风格的文字C.文本检测和识别对于弯曲、倾斜和模糊的文字能够轻松应对,没有任何困难D.可以结合光学字符识别(OCR)技术,将图片中的文字转换为可编辑的文本20、当进行图像的风格迁移任务时,假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格,同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效?()A.使用基于卷积神经网络的风格迁移算法,如Gatys等人提出的方法B.对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理C.随机改变图像的像素值来模拟风格迁移D.只对图像的边缘进行处理,忽略内部区域21、在计算机视觉的图像检索任务中,假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像检索方法的描述,正确的是:()A.基于文本标注的图像检索方法依赖于人工标注的准确性和完整性,检索效果不稳定B.基于内容的图像检索通过提取图像的特征进行相似性比较,但特征的选择对检索结果影响不大C.哈希方法能够将高维的图像特征映射为低维的哈希码,大大提高检索效率,但会损失一定的准确性D.所有的图像检索方法都能够在大规模数据库中实现实时、准确的检索22、计算机视觉在文物保护和修复中的应用可以帮助记录和分析文物的状态。假设要对一件古老的雕塑进行数字化保存和修复建议。以下关于计算机视觉在文物保护中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过三维扫描技术获取文物的精确形状和表面细节B.能够对文物的颜色和纹理进行分析,为修复提供参考C.计算机视觉可以完全替代人工的文物修复工作,保证修复的质量和效果D.可以建立文物的数字档案,方便后续的研究和展示23、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24、在计算机视觉的行人重识别任务中,假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法,哪一项是不太合理的?()A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接,不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式25、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别,以下哪种特征提取方法可能更具优势?()A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)说明计算机视觉在艺术创作和设计中的应用。2、(本题5分)解释计算机视觉中的模型蒸馏技术。3、(本题5分)计算机视觉中如何进行表情识别?4、(本题5分)描述计算机视觉在航空故障检测中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)以一个科技公司的企业宣传视频设计为例,分析其如何运用视觉元素传达公司文化和业务范围。2、(本题5分)观察某健身中心的室内装修和宣传材料设计,分析如何运用色彩、图形和空间规划来激发人们的运动热情和塑造专业形象。3、(本题5分)分析某茶叶品牌的包装和宣传册设计,研究

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