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自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页,共3页石河子工程职业技术学院
《广告版式设计》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、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2、在计算机视觉的图像增强任务中,假设要提高一张低光照图像的质量。以下关于图像增强方法的描述,正确的是:()A.直方图均衡化能够均匀分布图像的灰度级,但可能会导致细节丢失B.基于滤波的方法可以有效地去除噪声,但同时也会模糊图像的边缘C.伽马校正只适用于校正过亮的图像,对于低光照图像效果不佳D.所有的图像增强方法都能够在不引入任何失真的情况下提高图像质量3、计算机视觉在智能交通系统中的应用可以优化交通流量和提高安全性。假设要通过计算机视觉监测道路上的车辆拥堵情况。以下关于计算机视觉在智能交通中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过车辆检测和计数来评估道路的拥堵程度B.能够识别车辆的类型和行驶方向,为交通管理提供数据支持C.计算机视觉在智能交通中的应用完全不受恶劣天气和光照条件的影响D.可以与交通信号控制系统联动,实现自适应的交通信号配时4、在计算机视觉的目标计数任务中,统计图像或视频中目标的数量。假设要统计一个果园中苹果的数量,以下关于目标计数方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像分割和对象识别的方法,先分割出每个苹果,然后进行计数B.利用深度学习中的回归模型直接预测苹果的数量C.目标计数不受苹果的大小、形状和分布的影响,任何情况下都能准确计数D.结合多视角图像或视频序列可以提高目标计数的准确性5、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人体动作。假设要对一段监控视频中的人员动作进行分类,以下关于动作识别方法的描述,正确的是:()A.基于手工特征和传统分类器的方法能够处理复杂的动作变化,准确率高B.深度学习中的循环神经网络(RNN)在动作识别中无法捕捉动作的时空特征C.3D卷积神经网络能够同时处理空间和时间维度的信息,适用于动作识别任务D.动作识别系统对视频的拍摄角度和背景变化不敏感,具有很强的通用性6、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要在一个动态场景中准确计算光流,以下哪种情况可能导致较大的误差?()A.物体的快速运动B.光照的剧烈变化C.图像的低分辨率D.以上都有可能7、在计算机视觉的视频目标跟踪中,假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法,哪一项是不太有效的?()A.利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置B.完全放弃对被遮挡目标的跟踪,等待其重新出现C.结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪D.借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪8、在计算机视觉的全景图像拼接任务中,假设要将多张拍摄的局部图像拼接成一幅完整的全景图。以下关于图像匹配和融合的步骤,哪一项是容易出错的?()A.准确找到相邻图像之间的特征点进行匹配B.对匹配后的图像进行几何校正和投影变换C.直接将图像拼接在一起,不进行任何过渡处理D.采用合适的融合算法,消除拼接处的明显痕迹9、在计算机视觉中,图像增强技术用于改善图像的质量。以下关于图像增强的描述,不正确的是()A.图像增强可以包括对比度增强、锐化、去噪等操作B.图像增强的目的是使图像更适合人类视觉观察或后续的处理任务C.过度的图像增强可能会导致图像失真或引入噪声D.图像增强只对低质量的图像有效果,对于高质量的图像没有必要进行增强10、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11、视频理解是计算机视觉中的一个具有挑战性的任务。以下关于视频理解的叙述,不准确的是()A.视频理解不仅需要分析每一帧图像的内容,还需要考虑帧之间的时间关系B.循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理视频序列数据时具有优势C.视频理解在视频监控、行为分析和内容推荐等方面具有广泛的应用前景D.目前的视频理解技术已经能够完全理解复杂场景下的视频内容,不存在任何挑战12、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息,包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像,计算与障碍物的距离和相对速度,为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器(如惯性测量单元)的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制,实现自主飞行13、在计算机视觉的无人驾驶领域,环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人,同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用?()A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知14、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数,以下关于目标计数方法的描述,正确的是:()A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数,对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量,计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用,不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征,不需要考虑图像的上下文信息15、计算机视觉中的无人驾驶技术是一个综合性的应用领域。以下关于无人驾驶中的计算机视觉的说法,不正确的是()A.计算机视觉在无人驾驶中用于环境感知、目标检测、路径规划和障碍物避让等任务B.深度学习方法能够实时准确地识别道路标志、车辆和行人等物体C.无人驾驶中的计算机视觉系统已经非常成熟,能够应对各种复杂的交通场景D.恶劣天气条件和光照变化等因素仍然是无人驾驶中计算机视觉面临的挑战二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明计算机视觉中生成对抗网络的应用。2、(本题5分)简述计算机视觉在远程教育中的应用。3、(本题5分)简述图像的中值滤波的作用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)对电影中的色彩运用和视觉风格进行基于计算机视觉的分析。2、(本题5分)通过计算机视觉算法,检测工业生产线上产品的缺陷。3、(本题5分)运用图像分类技术,对不同种类的宝石进行分类。4、(本题5分)利用图像识别技术,对不同款式的服装图像进行分类和识别。5、(本题5分)设计一个程序,通过计算机视觉识别不同款式的手表。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)研究某电子产品品牌的售后服务宣
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