安徽商贸职业技术学院《创意U设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《创意U设计》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、在计算机视觉中，人脸检测和识别是重要的应用方向。以下关于人脸检测和识别的说法，不正确的是（）A.人脸检测旨在确定图像或视频中是否存在人脸，并定位人脸的位置B.人脸识别是在检测到人脸的基础上，对人脸的身份进行识别和验证C.深度学习方法在人脸检测和识别中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑战，如光照变化和姿态变化D.人脸检测和识别技术已经非常成熟，不存在任何错误率和安全隐患2、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素，哪一项是不准确的？（）A.模型对细胞边界的捕捉能力B.模型在小样本数据上的泛化能力C.模型的训练时间和计算资源需求D.模型的知名度和在学术圈的引用次数3、在计算机视觉的姿态估计任务中，假设要估计一个物体在三维空间中的姿态，例如估计一个机器人手臂的关节角度。以下哪种技术或方法可能被用于实现这一目标？（）A.基于立体视觉的方法，通过多个相机的观测B.利用深度学习模型直接预测姿态参数C.仅根据物体的外观形状进行估计D.随机猜测物体的姿态4、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一组不同角度拍摄的二维图像中重建出物体的三维模型。这些图像可能存在噪声和拍摄误差。为了获得准确的三维重建结果，以下哪种技术是重要的？（）A.基于立体视觉的方法，通过匹配不同图像中的对应点B.直接使用二维图像的平均信息来估计三维形状C.忽略图像中的噪声和误差，进行简单的重建D.随机生成三维模型，然后与二维图像进行匹配5、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6、在计算机视觉的视频分析中，需要处理连续的图像帧。假设要分析一段监控视频中的人员行为，以下关于视频分析方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.光流法可以用于计算相邻帧之间的像素运动，从而跟踪物体的运动轨迹B.可以通过对视频帧进行分类和检测，来识别和分析人员的行为模式C.视频分析需要考虑时间维度上的信息，不仅仅是单个图像帧的特征D.视频分析只适用于简单的场景和行为，对于复杂的多人交互场景无法进行有效的分析7、计算机视觉中的视觉跟踪在监控、机器人导航等领域有广泛应用。假设一个机器人需要跟踪一个移动的物体，同时适应物体的外观变化和环境干扰。以下哪种视觉跟踪方法能够提供较好的长期跟踪性能和鲁棒性？（）A.基于核相关滤波的跟踪方法B.基于深度学习的孪生网络跟踪方法C.基于粒子滤波和特征匹配的跟踪方法D.基于背景减除和运动估计的跟踪方法8、在计算机视觉的图像修复任务中，假设图像中有大面积的损坏或缺失区域，以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解？（）A.基于纹理合成的方法B.基于扩散的方法C.基于深度学习的方法D.基于样例的方法9、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10、在计算机视觉的视频压缩中，为了在保证视觉质量的同时减少数据量，以下哪种技术可能被广泛应用？（）A.运动估计和补偿B.图像分割C.特征点检测D.边缘检测11、在计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法？（）A.反卷积B.亚像素卷积C.最近邻插值D.以上都是12、计算机视觉在文物保护和修复中的应用可以帮助记录和分析文物的状态。假设要对一件古老的雕塑进行数字化保存和修复建议。以下关于计算机视觉在文物保护中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过三维扫描技术获取文物的精确形状和表面细节B.能够对文物的颜色和纹理进行分析，为修复提供参考C.计算机视觉可以完全替代人工的文物修复工作，保证修复的质量和效果D.可以建立文物的数字档案，方便后续的研究和展示13、计算机视觉中的行人检测是智能监控系统中的重要任务。假设要在一个拥挤的公共场所中准确检测出行人，同时要排除其他类似物体的干扰。以下哪种行人检测方法在这种复杂环境下具有更高的检测率和较低的误检率？（）A.基于HOG特征的行人检测B.基于深度学习的行人检测C.基于运动信息的行人检测D.基于形状模板的行人检测14、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多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是15、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性B.HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测C.深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明计算机视觉在工业机器人中的应用。2、（本题5分）说明计算机视觉在温室环境监测中的作用。3、（本题5分）计算机视觉中如何利用强化学习进行目标搜索？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于深度学习，实现对跳水比赛中运动员入水姿势的检测。2、（本题5分）使用目标检测技术，从气象卫星图像中检测出雷电活动区域。3、（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。4、（本题5分）利用目标检测算法，在卫星地图中检测湖泊。5、（本题5分）开发一个能够识别不同种类啮齿动物的程序。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）解析某科技公司的科技产品体验店设计，