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文档简介
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页五邑大学《住宅空间装饰设计》
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批阅人一、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、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2、在计算机视觉的图像配准任务中,需要将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐。假设要将两张具有一定旋转和平移差异的图像进行配准,以下关于图像配准方法的描述,正确的是:()A.基于特征点匹配的图像配准方法对图像的变形和光照变化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能实现准确的图像配准C.图像配准不需要考虑图像的分辨率和比例尺差异D.深度学习在图像配准中的应用还不成熟,不如传统方法有效3、计算机视觉中的视觉跟踪算法常用于跟踪运动目标。假设要跟踪一只在森林中奔跑的动物,以下关于视觉跟踪算法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于模型的跟踪算法通过建立目标的模型来预测其位置和状态B.基于特征的跟踪算法依赖于目标的显著特征进行跟踪C.视觉跟踪算法在目标发生快速变形或完全遮挡时仍能保持准确跟踪D.结合多种线索和信息的融合跟踪算法可以提高跟踪的稳定性和可靠性4、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一组二维图像恢复出物体的三维结构。以下关于三维重建方法的描述,正确的是:()A.基于立体视觉的方法需要多视角的图像,并且对相机的标定精度要求不高B.结构光方法能够快速准确地获取物体表面的三维信息,但对环境光敏感C.从运动中恢复结构(SfM)方法只适用于静态场景,无法处理动态物体D.所有的三维重建方法都能够生成高精度的、完整的物体三维模型5、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6、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7、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8、图像分割是将图像细分为不同的区域或对象。假设我们需要对医学图像中的肿瘤进行精确分割,以辅助医生进行诊断和治疗。在这种对精度要求很高的应用中,以下哪种图像分割方法可能更合适?()A.基于阈值的图像分割B.基于边缘检测的图像分割C.基于区域生长的图像分割D.基于深度学习的语义分割算法,如U-Net9、在计算机视觉的目标识别任务中,假设要识别不同种类的水果。以下关于应对类内差异和类间相似性的策略,哪一项是不正确的?()A.增加训练数据的多样性,包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具区分性的特征,减少类内差异和类间相似性的影响C.降低模型的复杂度,避免过度拟合类内差异和类间相似性D.忽略类内差异和类间相似性,依靠模型的自动适应能力10、计算机视觉中的图像修复旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。假设一张珍贵的老照片有部分区域损坏,需要进行修复以还原其完整的内容。以下哪种图像修复方法在处理这种情况时能够生成更自然和逼真的结果?()A.基于扩散的图像修复B.基于纹理合成的图像修复C.基于深度学习的图像修复D.基于样例的图像修复11、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声,恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像,以下关于去噪算法的选择,哪一项是需要谨慎考虑的?()A.选择基于滤波的去噪算法,如中值滤波B.采用基于深度学习的去噪算法,如自编码器C.只考虑去噪效果,不关心图像细节的保留D.根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法12、在计算机视觉的目标跟踪任务中,需要在连续的图像帧中持续跟踪一个特定的目标。假设要跟踪一个在运动场上快速移动且形状变化的运动员,同时存在其他相似物体的干扰。以下哪种目标跟踪算法在这种具有挑战性的场景下表现更佳?()A.基于卡尔曼滤波的跟踪B.基于粒子滤波的跟踪C.基于深度学习的跟踪D.基于均值漂移的跟踪13、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中,实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置,以下关于视觉跟踪与定位方法的描述,正确的是:()A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小14、在计算机视觉中,特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取,以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征,并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性?()A.尺度不变特征变换(SIFT)B.方向梯度直方图(HOG)C.局部二值模式(LBP)D.卷积神经网络自动学习的特征15、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,包括山脉、森林、海滩等不同类型,同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类,以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效?()A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯16、在计算机视觉中,图像分割旨在将图像划分为不同的区域,每个区域具有相似的特征。以下关于图像分割的叙述,不正确的是()A.图像分割可以基于像素的颜色、纹理等特征进行B.深度学习方法在图像分割中取得了显著的成果,如全卷积网络(FCN)C.图像分割在医学影像分析、自动驾驶场景理解等方面具有重要作用D.图像分割的结果总是完美的,能够准确地将图像中的所有物体都分割出来17、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化,如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响,始终能够准确判断18、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像,以下关于模型训练的挑战,哪一项是最为突出的?()A.缺乏足够的高分辨率卫星图像数据用于训练B.模型的训练时间过长,难以在短时间内得到结果C.难以评估重建后的图像质量,没有明确的标准D.计算资源需求过大,普通计算机难以承受19、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20、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法,不正确的是()A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度,能够准确理解任何复杂的图像或视频内容21、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22、当处理低光照条件下拍摄的图像时,为了增强图像的亮度和对比度,同时减少噪声,以下哪种图像处理方法可能更合适?()A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理,保留低光照效果23、在计算机视觉的图像风格迁移任务中,将一张图像的风格应用到另一张图像上。假设要将一幅油画的风格迁移到一张照片上,以下关于图像风格迁移方法的描述,正确的是:()A.基于手工特征提取和风格转换的方法能够实现自然逼真的风格迁移B.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在风格迁移中无法生成多样化的风格效果C.图像的内容和风格可以完全独立地进行处理,互不影响D.考虑图像的局部和全局特征以及语义信息能够提升风格迁移的质量24、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,以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度?()A.普通数码相机B.工业线阵相机C.手机摄像头D.监控摄像头25、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法,错误的是()A.姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现B.基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度C.姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值D.姿态估计的结果总是非常精确,不受物体形状和遮挡的影响二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述图像复原的方法。2、(本题5分)简述图像的色彩校正工具。3、(本题5分)说明计算机视觉在知识产权服务中的综合应用。4、(本题5分)解释计算机视觉中的光照变化处理方法。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)观察某游戏的游戏界面设计,阐述其如何通过视觉元素和交互设计提升玩家的游戏体验。2、(本题5分)分析某美容院的宣传物料设计,探讨其美丽的模特、舒适的环境展示、专业的服务介绍如何吸引顾客光顾。3、(本题5分)分析某咖啡店的外卖包装设计,探讨其简洁的设计、品牌标识的突出、保温性能的考虑如何提升顾客
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