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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页东南大学成贤学院《设计基础》

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15个小题,每小题1分,共15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2、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,包括山脉、森林、海滩等不同类型,同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类,以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效?()A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯3、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4、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5、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6、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人体动作。假设要对一段监控视频中的人员动作进行分类,以下关于动作识别方法的描述,正确的是:()A.基于手工特征和传统分类器的方法能够处理复杂的动作变化,准确率高B.深度学习中的循环神经网络(RNN)在动作识别中无法捕捉动作的时空特征C.3D卷积神经网络能够同时处理空间和时间维度的信息,适用于动作识别任务D.动作识别系统对视频的拍摄角度和背景变化不敏感,具有很强的通用性7、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性,哪一项是不正确的?()A.准确的相机参数有助于提高三维重建的精度B.相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积C.即使相机参数不准确,也能通过后续处理得到精确的三维模型D.不同相机的参数差异会影响三维重建的结果8、当进行视频中的动作识别时,假设要分析一段运动员训练的视频,识别出其中的各种动作,如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作,以下哪种技术是关键的?()A.对每一帧图像进行独立的动作分类,然后综合结果B.利用光流信息来捕捉视频中的运动模式C.只关注视频中的关键帧,忽略其他帧D.不考虑视频的时序信息,将其视为一系列独立的图像9、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用?()A.深度学习B.图模型C.注意力机制D.以上都是10、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架UAV需要依靠视觉信息避开障碍物,以下关于UAV计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度B.视觉信息在UAV飞行中的作用有限,主要依靠其他传感器如GPSC.多目视觉和深度学习算法的结合可以为UAV提供更准确的环境感知和障碍物避让能力D.UAV的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响11、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别,以下关于人脸识别方法的描述,正确的是:()A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库,并且识别速度快C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征,但容易受到数据偏差的影响D.人脸识别系统一旦训练完成,就不需要更新和优化,能够一直保持高准确率12、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13、在计算机视觉的动作识别任务中,区分不同的人体动作。假设要从一段视频中识别出一个人是在跑步还是走路,以下关于动作识别方法的描述,正确的是:()A.基于骨架信息的动作识别方法对人体姿态的微小变化不敏感B.只考虑动作的空间特征就能准确识别不同的动作C.融合时空特征和深度学习模型能够提升动作识别的准确率D.动作识别的结果不受视频拍摄角度和背景干扰的影响14、在计算机视觉的姿态估计任务中,需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设要估计一个机器人手臂的姿态,以实现精确的控制和操作。以下哪种姿态估计方法在处理这种机械结构时准确性更高?()A.基于模型的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于视觉惯性里程计的姿态估计D.基于几何约束的姿态估计15、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有着重要的应用。假设要在VR游戏中实现真实的场景交互。以下关于计算机视觉在VR/AR中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对用户的动作和姿态进行识别,实现自然的交互操作B.能够将虚拟物体与真实场景进行准确的融合和匹配C.计算机视觉技术可以提高VR/AR体验的沉浸感和真实感D.VR/AR中的计算机视觉应用不存在任何技术挑战和限制二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述计算机视觉在二手交易市场中的应用。2、(本题5分)解释计算机视觉中的行人检测任务。3、(本题5分)简述图像锐化的目的和方法。4、(本题5分)说明计算机视觉中对抗攻击对模型的影响和防御方法。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)运用图像识别技术,检测工厂仓库货物的存储状态。2、(本题5分)使用计算机视觉方法,检测火车站台乘客是否越过安全线。3、(本题5分)使用目标跟踪算法,跟踪武术表演中运动员的动作轨迹。4、(本题5分)利用目标检测算法,在海洋监测图像中检测漏油区域。5、(本题5分)设计一个基于计算机视觉的指静脉识别系统。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)一家书店的会员卡设计独特,包含会员权益和个性化元素。请探讨会员卡设计在吸引顾客办卡、增强会员忠诚度、提升品牌形象方面的策略,

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