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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页重庆中医药学院《文字与版式》

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2分,共30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风格迁移任务中,假设要将一张照片转换为具有特定艺术风格的图像,以下哪种技术可能对生成逼真的风格效果起到关键作用?()A.对抗生成网络(GAN)B.自编码器(Autoencoder)C.变分自编码器(VAE)D.玻尔兹曼机(BoltzmannMachine)2、假设要开发一个能够对文物进行数字化保护和修复的计算机视觉系统,需要对文物的破损部分进行准确识别和重建。以下哪种技术在文物修复方面可能具有应用潜力?()A.图像修复算法B.三维重建技术C.虚拟增强现实技术D.以上都是3、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述,哪一项是不准确的?()A.可以基于时空特征提取的方法,捕捉动作在时间和空间上的变化B.深度学习中的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)适用于动作序列的分析C.动作识别只需要关注人体的关节位置,不需要考虑人体的整体形态D.多模态数据融合,如结合音频和视频信息,可以提高动作识别的准确率4、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何,光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算,提高了计算的准确性和效率5、计算机视觉中的图像分割任务旨在将图像分割成不同的区域。假设要对一张风景图片进行分割,区分天空、陆地和水面。以下关于图像分割方法的描述,哪一项是错误的?()A.基于阈值的分割方法简单快速,但对于复杂图像效果不佳B.区域生长法从种子点开始,逐步合并相似的区域C.深度学习中的全卷积网络(FCN)在图像分割中表现出色,能够生成精确的分割结果D.图像分割的结果总是清晰明确,不存在模糊或错误的边界6、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中,需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪,同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果?()A.多目标跟踪算法B.基于深度学习的单目标跟踪C.基于粒子滤波的跟踪D.基于特征匹配的跟踪7、在计算机视觉的无人驾驶领域,环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人,同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用?()A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知8、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9、计算机视觉中的车牌识别是智能交通系统中的重要组成部分。假设要在一个高速公路收费站实现准确的车牌识别,以下关于车牌识别方法的描述,正确的是:()A.基于边缘检测和字符分割的方法对车牌的变形和污渍具有很强的适应性B.深度学习中的卷积神经网络能够直接从车牌图像中识别出字符,但对车牌的倾斜和光照不均敏感C.车牌识别系统只需要在白天光照良好的条件下工作,夜间和恶劣天气下无法正常运行D.车牌识别的准确率只取决于车牌图像的清晰度,与车牌的颜色和字体无关10、计算机视觉在文物保护和修复中具有潜在应用。假设要对一件受损的古代书画进行数字化修复,以下关于计算机视觉在文物保护中的作用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过图像增强和去噪技术改善书画的视觉效果B.利用图像匹配和拼接技术还原残缺的部分C.计算机视觉技术能够完全恢复文物的原始状态,使其与未受损时一模一样D.为文物修复专家提供辅助决策和参考依据11、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统,用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时,可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性,以下哪种图像预处理技术可能是关键?()A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割12、在计算机视觉的三维重建中,从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建,以下关于三维重建方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息,实现三维重建B.运动恢复结构(SfM)算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构C.激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据,是一种高精度的三维重建方法D.三维重建的结果只取决于输入的图像质量,与重建算法的选择无关13、在计算机视觉的图像去噪任务中,去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理,以下关于图像去噪方法的描述,正确的是:()A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊14、在计算机视觉中,图像检索是根据用户的需求从图像数据库中查找相关的图像。以下关于图像检索的说法,错误的是()A.图像检索可以基于图像的内容,如颜色、形状和纹理等特征B.深度学习方法可以学习到更具语义的图像表示,提高图像检索的准确性C.图像检索在电子商务、数字图书馆和图像搜索引擎等领域有广泛的应用D.图像检索的性能只取决于图像特征的提取,与数据库的组织和索引无关15、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要对一个快速运动的物体进行光流估计,同时场景中存在光照变化和噪声干扰。在这种情况下,以下哪种光流计算方法能够提供更准确和稳定的结果?()A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)计算机视觉中如何进行跳蚤市场中的商品评估?2、(本题5分)计算机视觉中如何对古代建筑进行数字化建模?3、(本题5分)描述计算机视觉在零售行业的应用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)对舞蹈比赛中的舞蹈技巧难度和艺术表现力进行评估。2、(本题5分)开发一个能够识别不同种类蜂类的程序。3、(本题5分)通过计算机视觉,对不同类型的面塑作品进行分类。4、(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。5、(本题5分)对健身操教学视频中的动作标准度进行自动评估和指导。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分

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