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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页北京服装学院
《色彩理论与设计》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20个小题,每小题2分,共40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、在计算机视觉的三维重建中,从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建,以下关于三维重建方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息,实现三维重建B.运动恢复结构(SfM)算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构C.激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据,是一种高精度的三维重建方法D.三维重建的结果只取决于输入的图像质量,与重建算法的选择无关2、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3、在计算机视觉的图像分割任务中,假设要将一张医学图像中的病变区域精确地分割出来,以便医生进行诊断和治疗。这张医学图像可能存在噪声、模糊和不均匀的灰度分布。以下哪种图像分割方法在处理这种复杂情况时可能更具优势?()A.基于阈值的分割方法,根据像素值设定阈值进行分割B.基于区域生长的分割方法,从种子点开始逐渐扩展区域C.基于深度学习的语义分割算法,如U-NetD.随机分割图像,然后根据后续分析进行调整4、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要对一个快速运动的物体进行光流估计,同时场景中存在光照变化和噪声干扰。在这种情况下,以下哪种光流计算方法能够提供更准确和稳定的结果?()A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法5、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品,实现快速结账B.能够实时监测货架上商品的库存水平,及时提醒补货C.计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签,不受商品摆放方式和遮挡的影响D.可以分析顾客在店内的行为和偏好,为营销策略提供数据支持6、在计算机视觉的图像生成任务中,假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择,哪一项是需要特别关注的?()A.选择传统的多层感知机(MLP)架构B.采用生成对抗网络(GAN)架构,通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络(CNN)架构,但不使用池化层D.构建循环神经网络(RNN)架构,处理图像的序列信息7、计算机视觉中的图像修复是填补图像中的缺失或损坏部分。假设我们有一张老照片,其中部分区域被损坏,需要进行修复。以下哪种图像修复方法能够生成自然、合理的内容,与周围区域融合良好?()A.基于纹理合成的修复方法B.基于插值和填充的修复方法C.基于深度学习的图像修复网络,如ContextEncoderD.基于图像分解和重构的修复方法8、当进行图像的风格迁移任务时,假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格,同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效?()A.使用基于卷积神经网络的风格迁移算法,如Gatys等人提出的方法B.对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理C.随机改变图像的像素值来模拟风格迁移D.只对图像的边缘进行处理,忽略内部区域9、当进行图像的目标计数任务时,假设要统计一张图像中某种物体的数量,例如统计羊群中的羊的数量。以下哪种方法可能更准确地完成计数任务?()A.基于深度学习的目标计数模型B.手动逐个计数C.估计图像中物体的平均大小,然后计算总面积来推算数量D.随机猜测物体的数量10、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11、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆,例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态,而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测,以下哪种方法通常被认为是最有效的?()A.基于传统图像处理技术,如边缘检测和形态学操作B.使用基于深度学习的目标检测算法,如FasterR-CNNC.采用简单的模板匹配方法,根据预先定义的车辆模板进行匹配D.对图像进行全局特征提取,然后基于这些特征进行分类12、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理解。假设要识别一段舞蹈视频中的各种舞蹈动作,同时要考虑动作的速度、幅度和风格的变化。以下哪种动作识别方法在处理这种复杂的动作模式时表现更好?()A.基于手工特征的动作识别B.基于时空兴趣点的动作识别C.基于深度学习的时空卷积网络D.基于隐马尔可夫模型的动作识别13、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14、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15、图像分类是计算机视觉的基本任务之一。假设要对大量的动物图像进行分类,将其分为猫、狗、兔子等类别。在进行图像分类时,以下关于特征提取的描述,正确的是:()A.手工设计的特征,如颜色直方图、纹理特征等,总是比自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到具有判别性的图像特征,无需人工干预C.特征提取的好坏对图像分类的结果影响不大,主要取决于分类器的性能D.为了提高分类准确率,应该尽可能多地提取图像的各种特征,而不考虑特征的冗余性16、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互,以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要?()A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉17、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18、在计算机视觉的图像去雾任务中,假设要去除一张有雾图像中的雾气,恢复清晰的场景。以下关于图像去雾方法的描述,正确的是:()A.基于物理模型的去雾方法需要准确估计雾的浓度和传播参数,否则效果不佳B.基于深度学习的去雾方法能够自动学习雾的特征,但对浓雾的处理能力有限C.图像去雾后,颜色和对比度会发生严重失真,影响视觉效果D.所有的图像去雾方法都能够在各种复杂的雾天条件下取得理想的效果19、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20、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高生产效率和质量。假设要检测生产线上产品的表面缺陷,以下关于工业检测中的计算机视觉技术的描述,正确的是:()A.传统的机器视觉方法在检测复杂的表面缺陷时比深度学习方法更可靠B.深度学习模型需要大量的有缺陷和无缺陷样本进行训练,才能准确检测出各种缺陷C.工业检测中的计算机视觉系统不需要考虑实时性和准确性的平衡D.产品的颜色和材质对表面缺陷检测的结果没有影响二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述计算机视觉在志愿者服务中的应用。2、(本题5分)简述图像的双边滤波的优势。3、(本题5分)解释计算机视觉中的模型剪枝技术。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)解析某家居品牌的线上店铺设计,探讨其在商品展示、用户体验、视觉效果方面的优点和不足,以及如何进行优化。2、(本题5分)研究某电子产品品牌的智能家居产品广告设计,分析其科技感展示、便捷功能介绍、生活场景营造如何吸引消费者购买。3、(本题5分)解析某电商平台的首页设计,探讨其在商品展示、用户引导、视觉效果方面的优点和不足,以及如何进行优化。4、(本题5分)
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