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装订线装订线PAGE2第1页,共3页云南国防工业职业技术学院《品牌形象专项设计一》
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、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对一组动物图片进行分类,区分猫、狗、兔子等。以下关于图像分类方法的描述,哪一项是不准确的?()A.传统的机器学习方法,如支持向量机(SVM),也可以用于图像分类任务B.深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像分类中取得了显著的效果C.图像分类只需要考虑图像的内容,不需要考虑图像的拍摄角度和背景等因素D.可以通过数据增强技术,如旋转、裁剪、翻转等,增加训练数据的多样性2、计算机视觉中的行人重识别是在不同摄像头拍摄的图像或视频中识别出特定的行人。以下关于行人重识别的叙述,不正确的是()A.行人重识别需要提取具有判别性的行人特征,克服视角、光照和姿态的变化B.深度学习方法在行人重识别任务中取得了显著的性能提升C.行人重识别在智能安防、视频监控和人员追踪等领域有重要的应用D.行人重识别技术已经能够在大规模数据集上达到100%的准确率3、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4、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设一个工厂需要检测生产线上的零件是否存在缺陷。以下关于工业检测中的计算机视觉的描述,哪一项是不准确的?()A.能够快速准确地检测出零件的表面缺陷、尺寸偏差等问题B.可以通过机器视觉系统对零件进行自动分类和筛选C.工业检测中的计算机视觉系统需要高度的稳定性和可靠性,对环境变化不敏感D.计算机视觉在工业检测中的应用已经非常成熟,不需要人工干预和校验5、在计算机视觉的车牌识别任务中,假设要从不同角度和光照条件下拍摄的车辆图像中准确识别出车牌号码。以下哪种技术可能有助于提高识别准确率?()A.字符分割和单独识别B.利用深度学习模型进行端到端的识别C.只关注车牌的颜色特征D.随机猜测车牌号码6、在计算机视觉的图像增强任务中,假设要提高一张低光照图像的质量。以下关于图像增强方法的描述,正确的是:()A.直方图均衡化能够均匀分布图像的灰度级,但可能会导致细节丢失B.基于滤波的方法可以有效地去除噪声,但同时也会模糊图像的边缘C.伽马校正只适用于校正过亮的图像,对于低光照图像效果不佳D.所有的图像增强方法都能够在不引入任何失真的情况下提高图像质量7、在计算机视觉的图像检索任务中,假设要从海量的图像库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像特征表示的选择,哪一项是需要重点考虑的?()A.选择具有高维度的特征向量,包含丰富的图像信息B.采用低维度但具有区分性的特征表示,提高检索效率C.忽略特征的维度和区分性,随机选择一种特征表示D.只使用图像的颜色特征,忽略形状和纹理等特征8、在计算机视觉的全景图像生成任务中,将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。假设要生成一个城市景观的全景图像,以下关于全景图像生成方法的描述,哪一项是不正确的?()A.首先需要对局部图像进行特征提取和匹配,找到它们之间的对应关系B.可以使用图像变形和融合技术来消除拼接处的缝隙和色差C.全景图像生成不受拍摄角度、光照条件和相机参数的影响,能够完美拼接任何图像D.基于深度学习的方法能够自动学习全景图像的生成规律,提高拼接效果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、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11、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12、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13、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14、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为,以下哪种方法可能需要大量的标注数据进行训练?()A.基于规则的方法B.基于深度学习的方法C.基于背景减除的方法D.基于帧差法的方法15、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像,以下关于场景理解方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系,实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下,准确地推断出场景的语义16、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务,例如将图像中的不同物体分割出来,以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是17、计算机视觉中的深度估计是确定场景中物体距离相机的远近。假设要为机器人导航提供深度信息,以下关于深度估计方法的精度要求,哪一项是最为关键的?()A.能够区分不同物体的大致距离范围即可B.提供精确到毫米级别的深度信息,确保机器人安全导航C.深度估计的精度对机器人导航影响不大,可以忽略D.精度要求取决于机器人的运动速度,速度越快要求精度越低18、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域,但修复速度慢B.基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果,但容易出现重复纹理C.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性D.所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容19、在计算机视觉的目标检测中,对于小目标的检测往往具有较大的挑战性。为了提高小目标检测的准确率,以下哪种策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加训练数据中的小目标样本C.使用更高分辨率的输入图像D.以上都是20、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.以上都是二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)说明计算机视觉中数据增强的常用技术。2、(本题5分)解释计算机视觉中的人群密度估计任务。3、(本题5分)简述计算机视觉中目标跟踪的方法和挑战。4、(本题5分)描述计算机视觉在海洋地质灾害防治中的应用。5、(本题5分)简述计算机视觉中迁移学习的方法和优势。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)以特斯拉汽车的自动驾驶功能广告为例,分析其如何通过视觉传达展现科技创新和未来出行的愿景。讨论广告中的色彩、图形和文案的作用。2、(本题5分)解读某城市的公共艺术作品设计,分析其如何通过视觉形式与城市环境相融合并传达文化内涵。3、(本题5分)分析某文化活动的志愿者招募海报设计,观察其如何通过热情、有吸引力的视觉语言,鼓励人们参与志愿服务。4、(本题5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,以及如何通过设计体现会员的专属感。5、(本题5分)某国际快餐连锁品牌更新了其
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