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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页烟台幼儿师范高等专科学校《中西跨文化交际》
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、在计算机视觉的人物姿态估计任务中,需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统,以下关于模型训练数据的获取,哪一项是比较困难的?()A.从公开的数据集获取大量的人物姿态图像B.自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像C.利用合成数据生成多样化的人物姿态样本D.从社交媒体上收集用户分享的健身照片2、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有着重要的应用。假设要在VR游戏中实现真实的场景交互。以下关于计算机视觉在VR/AR中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对用户的动作和姿态进行识别,实现自然的交互操作B.能够将虚拟物体与真实场景进行准确的融合和匹配C.计算机视觉技术可以提高VR/AR体验的沉浸感和真实感D.VR/AR中的计算机视觉应用不存在任何技术挑战和限制3、物体检测是计算机视觉中的一项关键任务。假设一个智能监控系统需要检测场景中的特定物体,如背包、自行车等。以下关于物体检测算法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于深度学习的物体检测算法能够同时检测多个物体,并给出它们的位置和类别B.可以通过滑动窗口的方法在图像中搜索可能的物体区域,然后进行分类判断C.物体检测算法需要对大量的标注图像进行训练,以学习不同物体的特征D.无论物体的大小、形状和颜色如何变化,物体检测算法都能准确检测到4、在计算机视觉的立体视觉中,需要通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。假设要为一个自动驾驶汽车构建立体视觉系统,以测量与前方障碍物的距离,同时要考虑实时性和准确性的要求。以下哪种立体匹配算法在这种应用场景中表现最优?()A.基于区域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度学习的匹配D.全局优化匹配5、计算机视觉中的工业检测任务需要检测产品的缺陷和瑕疵。假设要在生产线上对一批电子产品的外观进行检测,要求快速准确地发现微小的缺陷。以下哪种工业检测方法在处理这种高精度要求的任务时最为适用?()A.机器视觉检测B.人工目检C.抽样检测D.基于统计的检测6、在计算机视觉的图像去噪任务中,假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声。以下关于图像去噪方法的描述,正确的是:()A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声,但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高,不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像7、在计算机视觉的视觉跟踪任务中,目标在运动过程中可能会发生形变、遮挡和光照变化等情况。为了提高跟踪的稳定性和准确性,以下哪种策略可能是有效的?()A.模型更新机制B.多特征融合C.抗遮挡处理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。假设我们要分析一个视频中物体的运动速度和方向,以下哪种光流估计算法在复杂场景下能够提供更准确的结果?()A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法9、在计算机视觉的人脸识别任务中,需要应对姿态、表情和光照等变化。假设要构建一个能够在不同环境下准确识别人脸的系统,以下哪种人脸识别方法在处理这些变化时具有更高的准确性和鲁棒性?()A.基于特征点的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别D.基于几何形状的人脸识别10、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11、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的语义分割中的边界优化?()A.条件随机场B.全连接条件随机场C.深度学习D.以上都是12、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况,同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效?()A.基于光谱特征的分析B.基于纹理特征的分析C.基于对象的图像分析D.基于深度学习的分析13、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14、在图像分类任务中,深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类,以下关于图像分类模型的描述,正确的是:()A.模型的层数越多,分类准确率一定越高B.数据增强技术,如旋转、裁剪等,对模型的性能提升没有帮助C.结合多种特征提取方法和分类器,可以提高图像分类的准确性和鲁棒性D.图像分类模型不需要考虑图像的空间信息,只关注像素值的统计特征15、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别,以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助?()A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述图像的高斯滤波的特点。2、(本题5分)说明计算机视觉在海洋科学研究中的作用。3、(本题5分)解释计算机视觉在刑侦中的应用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)对舞蹈比赛中的舞蹈音乐选择和与舞蹈动作的配合度进行评估2、(本题5分)利用计算机视觉技术对给定的一组人脸图像进行面部特征点检测。3、(本题5分)通过计算机视觉,对不同类型的根雕作品进行分类。4、(本题5分)设计一个程序,通过计算机视觉识别不同品牌的相机。5、(本题5分)开发一个能够识别不同种类毒蛇的程序。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)选取某大学的招生宣传海报设计,探讨其如何运用视
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