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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页威海海洋职业学院

《书籍装帧设计》2023-2024学年第二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、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2、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别,以下哪种特征提取方法可能更具优势?()A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法3、在计算机视觉中,图像生成是创建新的图像内容。以下关于图像生成的说法,错误的是()A.可以通过生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等模型进行图像生成B.图像生成可以用于艺术创作、数据增强和虚拟场景构建等任务C.生成的图像质量和真实性在不断提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之处D.图像生成可以完全根据用户的任意想象生成任何内容,不受任何限制4、图像压缩是为了减少图像的数据量,同时保持可接受的视觉质量。假设我们需要在网络上传输大量的图像,以下哪种图像压缩标准能够在保证较高压缩比的同时,提供较好的图像质量?()A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP5、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述,哪一项是不准确的?()A.可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别B.深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示,提高重识别的准确率C.行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响D.可以通过构建大规模的行人数据集进行训练,提升模型的泛化能力6、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述,不正确的是()A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效,对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索7、在计算机视觉中,图像去雾是提高有雾图像质量的技术。以下关于图像去雾的描述,不准确的是()A.图像去雾可以基于物理模型或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像去雾中能够有效地恢复图像的细节和颜色C.图像去雾只对轻度有雾的图像有效,对于浓雾图像效果不佳D.图像去雾可以提高图像的清晰度和可视性,有助于后续的处理和分析8、在计算机视觉的图像修复任务中,恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分,以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节B.深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示C.图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响D.结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果9、在计算机视觉的图像压缩任务中,假设要在保证一定图像质量的前提下,尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效?()A.基于离散余弦变换(DCT)的压缩算法,如JPEGB.无损压缩方法,如PNGC.不进行任何压缩,直接存储原始图像D.随机删除图像中的部分像素10、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统,用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异,以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务?()A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络11、在计算机视觉的行人重识别任务中,假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法,哪一项是不太合理的?()A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接,不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式12、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13、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14、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。假设要在一张城市街道的图像中检测出所有的行人和车辆,以下关于目标检测算法的描述,正确的是:()A.基于传统的图像处理方法的目标检测算法在复杂场景中表现优于深度学习算法B.深度学习中的单阶段目标检测算法比两阶段算法速度快,但精度较低C.目标检测算法只需要关注目标的位置,不需要考虑目标的类别D.目标检测的准确率不受图像质量、光照条件和目标大小变化的影响15、计算机视觉中的视频分析需要对连续的图像帧进行处理和理解。假设要分析一段监控视频中的人群行为,包括行走方向、聚集和分散等。以下哪种视频分析技术在处理这种复杂的群体行为时最为有效?()A.帧间差分法B.背景减除法C.光流法结合轨迹分析D.深度学习的行为识别模型二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述计算机视觉中基于深度学习的目标检测算法。2、(本题5分)计算机视觉中如何进行服装尺码测量和款式设计?3、(本题5分)解释计算机视觉在烟草行业中的质量检测。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)对电影中的镜头语言和叙事节奏进行基于计算机视觉的分析。2、(本题5分)使用目标检测技术,从医疗影像中检测出肿瘤等病变区域。3、(本题5分)运用图像识别技术,检测火车站安检口的危险物品。4、(本题5分)设计一个系统,利用计算机视觉检测工厂生产线上的产品缺陷。5、(本题5分)利用图像识别技术,对不同品牌的汽车轮胎图像进行识别和分类。四、分析题(本大题共3个小题,共30

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