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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页云南大学《插画设计B》
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2、在计算机视觉的视频监控系统中,异常事件检测是重要功能之一。假设要在一个仓库的监控视频中检测出异常的人员活动或物品移动。以下哪种异常事件检测方法在处理这种大规模视频数据时能够更有效地发现异常?()A.基于规则的检测B.基于统计模型的检测C.基于深度学习的检测D.基于人工观察的检测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、在计算机视觉的图像生成任务中,假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述,正确的是:()A.生成对抗网络(GAN)能够生成逼真的图像,但训练过程不稳定,容易模式崩溃B.变分自编码器(VAE)生成的图像多样性好,但真实感不如GAN生成的图像C.自回归模型在图像生成中效率高,能够快速生成高质量的图像D.所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像5、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6、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、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城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于特征点匹配的方法,找到两张图像中的对应点,然后计算变换矩阵B.基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准C.深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准,自动学习图像之间的对应关系D.图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐,不存在任何误差7、对于图像的超分辨率重建任务,假设要将一张低分辨率的图像恢复为高分辨率图像,同时保留图像的细节和清晰度。这张低分辨率图像可能存在模糊和失真。以下哪种方法在处理这种情况时可能表现更好?()A.基于插值的方法,如双线性插值和双三次插值B.基于深度学习的超分辨率重建模型,如SRCNNC.对低分辨率图像进行简单的锐化处理D.不进行任何处理,直接使用低分辨率图像8、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9、在计算机视觉的图像分割任务中,需要将图像中的不同物体或区域准确地划分出来。假设要对一张包含多个水果的图像进行精确分割,每个水果的边界可能不清晰,且存在部分重叠和阴影。以下哪种图像分割算法在处理这种具有挑战性的情况时表现更为出色?()A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘检测的分割D.基于深度学习的语义分割10、对于图像的纹理分析任务,假设要描述和区分不同类型的纹理,例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征?()A.基于统计的方法,计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法,如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析,直接忽略纹理信息11、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12、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13、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为,以下关于安防计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题14、在计算机视觉的车牌识别任务中,需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色?()A.基于字符分割的车牌识别B.基于模板匹配的车牌识别C.基于深度学习的车牌识别D.基于特征提取的车牌识别15、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的语义分割中的多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)解释计算机视觉在玻璃制造中的缺陷检测。2、(本题5分)计算机视觉中如何进行赛事裁判辅助?3、(本题5分)简述图像的色彩平衡调整方法。4、(本题5分)计算机视觉中如何进行摄像机标定?三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)使用计算机视觉方法,检测高铁站候车室的座位使用情况。2、(本题5分)对医学X光图像进行分析,辅助医生诊断病情。3、(本题5分)使用目标跟踪算法,跟踪马戏表演中动物的表演动作。4、(本题5分)利用深度学习算法,对不同种类的果脯图像进行分类。5、(本题5分)基于计算机视觉的智能安防监控系统,实时检测异常人员和行为。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)分析某珠宝品牌的宣传册设计,研究其如何运用图片、文字、排版等展示珠宝的品质和设计,提升品牌的高端形象。2、(本题10分)以一
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