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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页延边职业技术学院《数字展示》

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、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线,以下关于应对复杂环境变化的策略,哪一项是不正确的?()A.利用多模态数据融合,如结合摄像头和激光雷达的信息B.定期更新模型,适应新出现的交通标志和标线C.只依靠单一摄像头的图像信息,不考虑其他传感器D.对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练2、在计算机视觉的行人重识别任务中,需要在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设我们要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别,以下哪种特征和模型能够提高识别的准确率和跨摄像头的泛化能力?()A.基于颜色和纹理的特征B.基于深度学习的全局特征和度量学习C.基于形状和轮廓的特征D.基于步态和姿势的特征3、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况?()A.基于特征点匹配的方法,如SIFT特征B.直接将两张图像叠加,不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法,计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配4、计算机视觉中的视频压缩是为了减少视频数据的存储空间和传输带宽。假设要对一段高清视频进行压缩,同时保持较好的视觉质量。以下关于视频压缩方法的描述,正确的是:()A.帧内压缩通过去除图像内部的冗余信息实现压缩,对图像质量影响较小B.帧间压缩利用相邻帧之间的相似性进行压缩,但会引入明显的失真C.运动估计在帧间压缩中不重要,对压缩效率提升作用不大D.视频压缩的码率越低,压缩效果越好,视觉质量也越高5、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6、在计算机视觉的图像检索任务中,根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像,以下关于图像检索方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像的内容特征,如颜色、形状和纹理等,进行相似性度量和检索B.深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征,提高图像检索的准确性C.图像检索的结果只取决于图像的特征表示,与检索算法的效率无关D.可以结合用户的反馈和交互,不断优化图像检索的结果7、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上,以下关于模型训练的要点,哪一项是不正确的?()A.学习油画和照片的特征表示,找到风格和内容的分离方式B.只关注风格的迁移,不考虑照片原始内容的保留C.采用对抗训练,使生成的图像在风格和内容上达到平衡D.调整模型参数,控制风格迁移的强度和效果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、在计算机视觉的应用中,人脸识别技术受到广泛关注。假设一个人脸识别系统正在进行身份验证,以下关于人脸识别的描述,正确的是:()A.只依靠面部的几何形状信息就能实现准确的人脸识别B.光照变化和面部表情对人脸识别的准确率没有影响C.结合深度学习模型和多模态信息,如红外图像,可以提高人脸识别的性能和可靠性D.人脸识别系统不需要考虑数据的隐私和安全问题10、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气,以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解?()A.基于深度学习的去雾方法B.基于物理模型的去雾方法C.基于图像增强的去雾方法D.基于滤波的去雾方法11、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和识别。以下关于动作识别的描述,不准确的是()A.动作识别需要分析视频中的时空特征来理解动作的模式和类别B.双流卷积网络在动作识别任务中被广泛应用,分别处理空间和时间信息C.动作识别在体育分析、视频监控和智能安防等领域具有重要的应用价值D.动作识别技术已经非常成熟,能够准确识别各种复杂和细微的动作12、在计算机视觉的目标跟踪任务中,跟踪一个移动的物体具有挑战性。假设要在一段视频中跟踪一个快速移动的车辆,以下关于目标跟踪算法的描述,正确的是:()A.基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法在处理非线性运动时效果最佳B.深度学习中的相关滤波方法能够快速适应目标的外观变化和遮挡情况C.目标跟踪算法不需要考虑目标的尺度变化和旋转D.目标跟踪的准确性只取决于初始帧中目标的定位精度13、在计算机视觉的目标跟踪任务中,持续跟踪视频中的特定目标。假设要跟踪一个在人群中行走的人,以下关于目标跟踪方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于滤波的方法,如卡尔曼滤波和粒子滤波,可以预测目标的位置和状态B.基于深度学习的方法能够学习目标的外观特征,提高跟踪的准确性和鲁棒性C.目标跟踪过程中,目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素不会对跟踪结果产生影响D.结合多种特征和算法的融合跟踪方法,可以综合利用不同方法的优势,提高跟踪性能14、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像,以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助?()A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度学习的特征表示D.基于颜色直方图的特征表示15、计算机视觉中的视频分析需要对连续的图像帧进行处理和理解。假设要分析一段监控视频中的人群行为,包括行走方向、聚集和分散等。以下哪种视频分析技术在处理这种复杂的群体行为时最为有效?()A.帧间差分法B.背景减除法C.光流法结合轨迹分析D.深度学习的行为识别模型16、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17、假设要开发一个能够对文物进行数字化保护和修复的计算机视觉系统,需要对文物的破损部分进行准确识别和重建。以下哪种技术在文物修复方面可能具有应用潜力?()A.图像修复算法B.三维重建技术C.虚拟增强现实技术D.以上都是18、在计算机视觉的三维重建任务中,例如从多视角图像恢复物体的三维形状,需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度?()A.基于直接线性变换的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征点的方法D.基于深度学习的方法19、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于特征点匹配的方法,找到两张图像中的对应点,然后计算变换矩阵B.基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准C.深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准,自动学习图像之间的对应关系D.图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐,不存在任何误差20、在计算机视觉的医学影像分析中,例如对肿瘤的检测和分割,需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像(MRI)数据,以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划?()A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的分割网络,结合多模态数据C.基于聚类和分类的方法D.基于形态学操作和阈值分割的方法21、在进行图像增强时,我们常常需要在保持图像细节的同时改善图像质量。假设一张低光照条件下拍摄的图像存在大量噪声,以下哪种图像增强方法可能不太适合处理这种情况?()A.直方图均衡化B.基于小波变换的去噪方法C.中值滤波D.高斯滤波22、在计算机视觉的实际应用中,光照变化会对图像的处理和分析产生影响。以下关于光照变化的描述,不正确的是()A.光照变化可能导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变,增加了图像处理的难度B.一些预处理技术,如直方图均衡化,可以在一定程度上减轻光照变化的影响C.深度学习模型能够自动适应各种光照变化,无需进行额外的处理D.光照变化对于目标检测和跟踪等任务的准确性可能会产生较大的影响23、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24、当进行图像的光流估计时,假设要计算图像中像素的运动速度和方向。以下哪种光流估计算法在复杂场景下可能更准确?()A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.随机估计光流D.不进行光流估计,忽略像素的运动信息25、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,保留低光照效果二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述图像的傅里叶变换的用途。2、(本题5分)说明计算机视觉在港口管理中的应用。3、(本题5分)解释计算机视觉在行人检测和跟踪中的技术。4、(本题5分)计算机视觉中如何进行大坝安全监测?三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)以某品牌的宣传海报动态设计为例,说明其如何运用动画效果和互动元素,吸引用户的注意力,提升品牌的宣传效果。2、(本题5分)以一个时尚品牌的时尚快闪店设计为例,分析其视觉效果、主题表达和品牌推广,讨论如何吸引消费者的关注和提高品牌的知名度。3、(本题5分)以某城市的环保宣传海报为例,分析其如何运用视觉元素传达环保理念,激发市民的环保意识和行动。4、(本题5分)某城市举办了一场大型文化活动,其宣传册的设计巧妙地融合了当地的历

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