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《卡通形象设计》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一、单选题(本大题共20个小题,每小题1分,共20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、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中,需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境?()A.基于地图的导航B.基于视觉里程计的导航C.基于深度学习的端到端导航D.以上都是2、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3、在计算机视觉的发展中,模型的可解释性是一个重要的研究方向。以下关于模型可解释性的描述,不准确的是()A.模型可解释性旨在理解模型是如何做出决策和生成输出的B.可解释性对于建立用户对模型的信任和确保模型的公正性具有重要意义C.一些可视化技术,如特征图可视化和类激活映射,可以帮助解释模型的决策过程D.目前的计算机视觉模型都具有良好的可解释性,能够清晰地解释其决策依据4、计算机视觉中的语义分割任务旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学图像中的病变区域进行精确分割,以下哪种技术可能对提高分割精度有较大帮助?()A.使用更深的卷积神经网络架构B.引入多尺度特征融合C.增加训练数据中的噪声D.减少网络中的参数数量5、在进行计算机视觉的三维重建时,需要从多个视角的图像中恢复物体的三维形状和结构。假设要对一个复杂的古建筑进行三维重建,图像采集存在视角偏差和部分遮挡。以下哪种三维重建方法在处理这种不完整和有噪声的数据时效果较好?()A.基于立体视觉的重建B.基于运动恢复结构(SfM)的重建C.基于激光扫描的重建D.基于深度学习的重建6、计算机视觉中的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用需要实时生成逼真的视觉效果。假设要在一个VR游戏中为玩家提供沉浸式的视觉体验,或者在AR应用中准确地将虚拟物体与现实场景融合。以下哪种计算机视觉技术在实现这些效果时至关重要?()A.实时渲染技术B.空间定位与追踪技术C.三维重建与建模技术D.以上技术综合应用7、计算机视觉中的场景理解是对整个图像场景的语义和结构进行分析和理解。以下关于场景理解的描述,不准确的是()A.场景理解需要综合考虑物体、空间关系、上下文信息等多个方面B.可以通过构建场景图来表示场景中的实体和关系,辅助场景理解C.场景理解在智能导航、虚拟环境构建和图像编辑等领域具有潜在的应用价值D.场景理解是一个已经完全解决的问题,不存在任何技术难题8、在计算机视觉的姿态估计任务中,例如估计人体关节的位置和姿态,以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡?()A.基于模型的方法B.基于深度学习的回归方法C.基于深度学习的分类方法D.以上都不是9、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10、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,同时尽可能保留图像的细节和边缘信息。以下哪种去噪方法可能更适合?()A.中值滤波,用邻域中值代替像素值B.均值滤波,用邻域平均值代替像素值C.基于深度学习的图像去噪模型,如DnCNND.不进行任何去噪处理,保留原始噪声图像11、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含多种物体的图像中准确检测出汽车的位置和类别。以下关于目标检测算法的描述,正确的是:()A.传统的基于特征提取和分类器的方法在复杂场景下检测效果优于深度学习方法B.深度学习中的FasterR-CNN算法通过生成候选区域和分类回归,能够实现高精度的目标检测C.目标检测算法只关注物体的外观特征,不考虑物体之间的空间关系D.所有的目标检测算法对于小目标的检测都具有同样出色的性能12、在计算机视觉的图像特征提取中,假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述,正确的是:()A.SIFT特征具有良好的不变性,但计算复杂度高,实时性差B.HOG特征对光照变化适应性强,但对旋转和缩放较敏感C.LBP特征能够快速提取,但特征表达能力有限D.没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求13、在计算机视觉的遥感图像分析中,假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息,以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助?()A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能14、计算机视觉中的场景理解任务旨在理解图像或视频中的整体场景信息。假设要理解一张城市街道的图片中的场景。以下关于场景理解的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过对物体、人物和环境的分析来理解场景的语义信息B.深度学习中的语义分割技术可以帮助区分场景中的不同区域和物体类别C.场景理解只需要考虑图像中的视觉元素,不需要考虑上下文和先验知识D.可以结合地理信息和时间信息,进一步丰富对场景的理解15、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16、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17、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述,不正确的是()A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效,对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索18、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征,以下关于特征提取方法的描述,正确的是:()A.手工设计的特征,如SIFT和HOG,在任何情况下都比深度学习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图像的多层次特征,具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息,全局信息不重要19、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述,哪一项是不准确的?()A.可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别B.深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示,提高重识别的准确率C.行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响D.可以通过构建大规模的行人数据集进行训练,提升模型的泛化能力20、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二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)解释计算机视觉在珠宝鉴定中的作用。2、(本题5分)解释计算机视觉中无监督学习在图像特征提取中的应用。3、(本题5分)描述计算机视觉在旱灾监测中的应用。4、(本题5分)解释计算机视觉在标准化服务中的应用。5、(本题5分)描述计算机视觉在海岸带监测中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析某餐饮品牌的外卖菜单设计,观察其如何通过菜品图片、描述和价格设置,提高点餐效率和顾客满意度。2、(本题5分)研究某艺术学院的毕业作品展海报设计,分析其作品展示、展览信息、艺术氛围如何吸引观众参观。3、(本题5分)某城市马拉松比赛的宣传海报以奔跑的人群和城市风景为主题。请分析海报在激发参赛热情、宣传城市形象、吸引赞助商方面的手法和成效,以及如何根据不同城市的特色进行设计。4、(本题5分)研究一款环保主题的公益海报设计,剖析其如何运用视觉语言呼吁人

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