东南大学《计算机辅助设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
东南大学《计算机辅助设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第2页
东南大学《计算机辅助设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第3页
东南大学《计算机辅助设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第4页
东南大学《计算机辅助设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第5页
已阅读5页,还剩2页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

装订线装订线PAGE2第1页,共3页东南大学《计算机辅助设计》

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、在计算机视觉中,特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取,以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征,并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性?()A.尺度不变特征变换(SIFT)B.方向梯度直方图(HOG)C.局部二值模式(LBP)D.卷积神经网络自动学习的特征2、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3、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4、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5、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中,需要对顾客的购物行为进行分析,如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用?()A.光流分析B.目标跟踪C.动作捕捉D.以上都是6、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7、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8、在计算机视觉的立体视觉任务中,通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好?()A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是9、在计算机视觉的目标识别任务中,假设目标物体被部分遮挡,以下哪种模型架构可能更有助于恢复被遮挡部分的信息?()A.多层感知机(MLP)B.卷积神经网络(CNN)C.循环神经网络(RNN)D.注意力机制(AttentionMechanism)10、计算机视觉在农业领域的应用中,例如对农作物的生长监测。假设要通过图像分析评估农作物的健康状况,以下哪种特征可能对判断病虫害的存在较为敏感?()A.农作物的颜色和纹理B.农作物的高度和形状C.农田的土壤湿度D.农田的地理位置11、在计算机视觉的三维重建任务中,需要从多视角的图像中恢复物体的三维形状。假设我们有一组从不同角度拍摄的建筑物图像,以下哪种方法常用于从这些图像中重建建筑物的三维模型?()A.立体匹配方法B.结构光方法C.运动恢复结构(SFM)D.基于投影的方法12、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统,用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广,以下哪种处理方式可能是必要的?()A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是13、计算机视觉中,以下哪个任务通常需要对图像中的目标进行定位和分类?()A.图像生成B.目标检测C.图像超分辨率D.图像去噪14、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15、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16、在计算机视觉中,图像增强技术用于改善图像的质量。以下关于图像增强的描述,不正确的是()A.图像增强可以包括对比度增强、锐化、去噪等操作B.图像增强的目的是使图像更适合人类视觉观察或后续的处理任务C.过度的图像增强可能会导致图像失真或引入噪声D.图像增强只对低质量的图像有效果,对于高质量的图像没有必要进行增强17、计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用可以帮助监测地球环境和资源。假设要通过卫星图像分析森林的覆盖面积变化。以下关于计算机视觉在卫星遥感中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过图像分类和分割技术区分森林、草地和建筑物等不同地物类型B.能够对多时相的卫星图像进行比较,监测森林的生长和砍伐情况C.计算机视觉在卫星遥感中的应用不受卫星图像的分辨率和光谱信息的限制D.可以结合地理信息系统(GIS)数据,进行更深入的空间分析和决策支持18、在计算机视觉的图像融合任务中,将多幅图像合成为一幅更完整、更有信息的图像。假设要将一张白天拍摄的风景图像和一张夜晚拍摄的同一地点的图像进行融合,以下关于图像融合方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于像素级的融合策略,将两幅图像的像素值进行加权或组合B.特征级融合方法先提取图像的特征,然后进行融合,能够更好地保留图像的语义信息C.图像融合的效果只取决于融合算法的选择,与输入图像的质量和内容无关D.多模态图像融合需要考虑不同图像的特点和互补性,以获得更理想的融合结果19、计算机视觉在医学图像分析中有着重要作用。假设要通过眼底图像检测糖尿病性视网膜病变,以下关于模型训练中数据标注的难度,哪一项是最为显著的?()A.病变区域的边界模糊,难以精确标注B.眼底图像的质量参差不齐,影响标注准确性C.标注人员的医学知识不足,导致标注错误D.数据量过大,标注工作耗时费力20、在计算机视觉中,图像分类是一项基础任务。假设我们有一组包含各种动物的图像数据集,需要训练一个模型来准确区分不同的动物类别。在选择图像分类模型时,以下哪种模型架构通常在处理大规模图像数据集时表现出色?()A.传统的机器学习算法,如支持向量机(SVM)B.浅层的卷积神经网络(CNN)C.深度卷积神经网络,如ResNetD.循环神经网络(RNN)21、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强,以下关于颜色恢复的挑战,哪一项是最为显著的?()A.由于年代久远,原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致,难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解,难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差,影响修复效果22、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23、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、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卫星图像进行配准,以下关于图像配准方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于特征的图像配准方法通过提取图像中的显著特征,并进行匹配来实现配准B.基于灰度的图像配准方法直接比较图像的灰度值,计算相似性度量来完成配准C.图像配准的精度主要取决于特征提取的准确性和匹配算法的性能D.图像配准总是能够完美地将两张图像对齐,不存在任何误差24、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25、在计算机视觉的实际应用中,模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述,不正确的是()A.对于一些需要实时响应的应用,如自动驾驶和工业检测,模型的处理速度至关重要B.模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性C.可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性D.实时性只与模型本身有关,与硬件设备和系统架构无关二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述计算机视觉在自动驾驶中的应用。2、(本题5分)解释计算机视觉中的表情识别技术。3、(本题5分)说明计算机视觉在光伏电站监测中的应用。4、(本题5分)说明计算机视觉在金融行业中的身份验证和欺诈检测。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)观察某儿童玩具品牌的包装设计,分析其如何通过色彩、图形、开启方式等吸引儿童的注意力,同时保障产品的安全性和易用性。2、(本题5分)以某品牌的手机应用界面设计为例,分析其在色彩搭配、图标设计、交互流程等方面如何提升用户体验,满足用户需求。3、(本题5分)研究某银行的手机银行界面设计,探讨其在用户体验、功能设计和

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论