重慶第二師范學(xué)院《色彩構(gòu)成》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
重慶第二師范學(xué)院《色彩構(gòu)成》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
重慶第二師范學(xué)院《色彩構(gòu)成》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁重慶第二師范學(xué)院

《色彩構(gòu)成》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個小題,每小題2分,共30分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、在計算機視覺中,圖像分類是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們要對大量的動物圖片進行分類,將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色,能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(SVM)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時,性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征,高層語義信息對分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率,可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴充數(shù)據(jù)集2、在計算機視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中,除了識別目標(biāo)的類別,還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識別多個不同大小的物體,以下哪種目標(biāo)識別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)?()A.基于滑動窗口的目標(biāo)識別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識別算法C.基于注意力機制的目標(biāo)識別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識別算法3、計算機視覺中的目標(biāo)計數(shù)任務(wù),例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設(shè)要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量,以下關(guān)于目標(biāo)計數(shù)方法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準(zhǔn)確快速地完成目標(biāo)計數(shù)B.深度學(xué)習(xí)中的回歸模型不適合用于目標(biāo)計數(shù)任務(wù)C.目標(biāo)的大小、形狀和分布對計數(shù)結(jié)果沒有影響D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)的密度估計方法能夠有效地實現(xiàn)目標(biāo)計數(shù)4、計算機視覺中的行人重識別任務(wù)是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設(shè)要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關(guān)于行人重識別的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示,提高重識別的準(zhǔn)確率C.行人重識別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,提升模型的泛化能力5、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質(zhì)量檢測系統(tǒng)中,需要檢測產(chǎn)品表面的微小缺陷,如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣,以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效?()A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學(xué)操作C.閾值分割算法D.霍夫變換6、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛,需要識別各種交通標(biāo)志、車輛和行人。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺的描述,哪一項是不正確的?()A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息,為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識別不同光照和天氣條件下的交通對象,不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應(yīng)用,用于目標(biāo)檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器(如雷達、激光雷達)的數(shù)據(jù)融合,以提高感知的可靠性7、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和識別。以下關(guān)于動作識別的描述,不準(zhǔn)確的是()A.動作識別需要分析視頻中的時空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動作識別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用,分別處理空間和時間信息C.動作識別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值D.動作識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,能夠準(zhǔn)確識別各種復(fù)雜和細微的動作8、在計算機視覺中,圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法,錯誤的是()A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容,不受任何限制9、對于圖像分類任務(wù),假設(shè)需要對大量的自然風(fēng)景圖像進行分類,包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力,以下哪種策略是至關(guān)重要的?()A.增加數(shù)據(jù)增強操作,如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進行訓(xùn)練C.選擇簡單的分類模型,避免過擬合D.不進行任何預(yù)處理,直接使用原始圖像訓(xùn)練模型10、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設(shè)我們要對一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進行動作識別,以下哪種特征表示可能對提高識別準(zhǔn)確率有幫助?()A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征11、在計算機視覺的動作識別任務(wù)中,區(qū)分不同的人體動作。假設(shè)要從一段視頻中識別出一個人是在跑步還是走路,以下關(guān)于動作識別方法的描述,正確的是:()A.基于骨架信息的動作識別方法對人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動作的空間特征就能準(zhǔn)確識別不同的動作C.融合時空特征和深度學(xué)習(xí)模型能夠提升動作識別的準(zhǔn)確率D.動作識別的結(jié)果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響12、對于圖像的邊緣檢測任務(wù),假設(shè)要準(zhǔn)確檢測出圖像中物體的邊緣,同時抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現(xiàn)更好?()A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機生成邊緣檢測結(jié)果13、當(dāng)進行視頻中的動作識別時,假設(shè)要分析一段運動員訓(xùn)練的視頻,識別出其中的各種動作,如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準(zhǔn)確識別這些動作,以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的?()A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類,然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀,忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息,將其視為一系列獨立的圖像14、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像,以下關(guān)于場景理解方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務(wù)來實現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場景中的全局特征和關(guān)系,實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下,準(zhǔn)確地推斷出場景的語義15、圖像分類是計算機視覺的常見應(yīng)用之一。考慮一個需要對大量自然風(fēng)景圖片進行分類的任務(wù),這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準(zhǔn)確率,以下哪種預(yù)處理操作可能最為有效?()A.對圖像進行裁剪和縮放,使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進行直方圖均衡化,增強對比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,減少顏色信息的干擾D.對圖像進行隨機旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)多樣性二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)計算機視覺中如何進行皮革制品的質(zhì)量檢測?2、(本題5分)簡述圖像的色彩模型轉(zhuǎn)換方法。3、(本題5分)解釋計算機視覺中的圖像壓縮算法。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)通過圖像分割技術(shù),將衛(wèi)星圖像中的森林火災(zāi)區(qū)域和未受災(zāi)區(qū)域進行劃分。2、(本題5分)通過圖像分類算法,對不同風(fēng)格的室內(nèi)裝修圖像進行分類。3、(本題5分)基于計算機視覺的手勢識別系統(tǒng),實現(xiàn)簡單的手勢控制操作。4、(本題5分)基于計算機視覺的智能公交站臺系統(tǒng),實時顯示公交車的到站信息和車內(nèi)擁擠程度。5、(本題5分)設(shè)計一個基于計算機視覺的靜脈識別系統(tǒng)。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論