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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页四川幼儿师范高等专科学校《界面设计》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、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、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作,以下关于特征选择的方法,哪一项是不太可行的?()A.提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征B.仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作C.计算视频帧之间的光流变化作为动作特征D.结合空间和时间维度的特征来描述动作2、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张不同视角拍摄的同一物体的图像进行对齐。以下关于图像配准方法的描述,正确的是:()A.基于特征点的配准方法对图像的旋转、缩放和平移具有不变性,但特征点的提取容易出错B.基于灰度的配准方法计算简单,但对光照变化和噪声敏感C.深度学习中的自监督学习方法在图像配准中无法学习到有效的特征表示D.图像配准的精度只取决于配准算法的选择,与图像的质量和特征无关3、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4、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对一组动物图片进行分类,区分猫、狗、兔子等。以下关于图像分类方法的描述,哪一项是不准确的?()A.传统的机器学习方法,如支持向量机(SVM),也可以用于图像分类任务B.深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像分类中取得了显著的效果C.图像分类只需要考虑图像的内容,不需要考虑图像的拍摄角度和背景等因素D.可以通过数据增强技术,如旋转、裁剪、翻转等,增加训练数据的多样性5、计算机视觉中的姿态估计任务,确定物体在空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态,以下关于姿态估计方法的描述,正确的是:()A.基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态B.深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解C.姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响D.结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性6、在计算机视觉的遥感图像分析中,假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息,以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助?()A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能7、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声,同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像,以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时,最大程度地保留图像的边缘和纹理信息?()A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.基于小波变换的去噪方法8、在计算机视觉的图像分类任务中,假设数据集存在类别不平衡问题,某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下哪种方法可以缓解这种不平衡对分类模型的影响?()A.对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样B.只使用多数类的样本进行训练C.不考虑类别不平衡,直接训练模型D.随机选择样本进行训练9、计算机视觉中的深度估计是确定场景中物体距离相机的远近。假设要为机器人导航提供深度信息,以下关于深度估计方法的精度要求,哪一项是最为关键的?()A.能够区分不同物体的大致距离范围即可B.提供精确到毫米级别的深度信息,确保机器人安全导航C.深度估计的精度对机器人导航影响不大,可以忽略D.精度要求取决于机器人的运动速度,速度越快要求精度越低10、在一个基于计算机视觉的智能交通监控系统中,需要对车辆的类型、速度和行驶轨迹进行分析。以下哪种技术在车辆分析方面可能发挥关键作用?()A.目标检测和跟踪B.车牌识别C.轨迹预测D.以上都是11、在计算机视觉的图像检索任务中,根据用户提供的图像或特征在数据库中查找相似的图像。假设要从一个大型图像库中找到与给定图像相似的图片,以下关于图像检索方法的描述,正确的是:()A.基于图像的颜色和纹理特征进行检索能够满足所有的检索需求B.深度学习中的卷积神经网络提取的特征在图像检索中不如手工设计的特征有效C.考虑图像的语义信息和高层特征可以提高图像检索的准确性和相关性D.图像检索的速度和效率不受数据库大小和特征维度的影响12、在计算机视觉中,图像分类是一项基础任务。假设我们有一组包含各种动物的图像数据集,需要训练一个模型来准确区分不同的动物类别。在选择图像分类模型时,以下哪种模型架构通常在处理大规模图像数据集时表现出色?()A.传统的机器学习算法,如支持向量机(SVM)B.浅层的卷积神经网络(CNN)C.深度卷积神经网络,如ResNetD.循环神经网络(RNN)13、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情,以下关于表情识别方法的描述,正确的是:()A.基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感,识别准确率低B.基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征,但容易受到光照影响C.深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征,但对大规模数据集依赖严重D.表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情,对于侧脸和遮挡的表情无法识别14、在计算机视觉的自动驾驶应用中,车辆需要准确识别道路标志、交通信号灯和其他车辆的状态。对于实时性和准确性要求极高的场景,以下哪种传感器融合技术能够为车辆提供更全面和可靠的环境感知?()A.摄像头与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.多种摄像头的融合D.以上都是15、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二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)计算机视觉中如何利用强化学习进行目标搜索?2、(本题5分)简述计算机视觉中迁移学习的方法和优势。3、(本题5分)说明计算机视觉在冰川监测中的作用。4、(本题5分)计算机视觉中如何进行厨房安全监控?三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)设计一个系统,利用计算机视觉检测超市顾客是否有未结账商品。2、(本题5分)运用图像识别算法,对不同类型的手表图像进行分类和识别。3、(本题5分)通过图像分割技术,将医学图像中的肿瘤区域和正常组织进行精确分割。4、(本题5分)利用深度学习算法,对不同种类的肉松图像进行分类。5、(本题5分)基于深度学习,实现对高速公路上车辆超速的检测。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)剖析某咖啡店的品牌形象设计,包括店面外观、招牌和杯具设计等,分析如何营造温馨舒适的氛围,吸引顾客停留和

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