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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁內(nèi)蒙古科技大學(xué)《設(shè)計基礎(chǔ)》

2023-2024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1分,共15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、計算機(jī)視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng),以下關(guān)于表情特征的提取,哪一項是需要重點關(guān)注的?()A.提取面部肌肉的細(xì)微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓,只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取,直接使用原始圖像進(jìn)行分類2、視頻分析是計算機(jī)視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,正確的是:()A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進(jìn)行處理,就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關(guān)性對于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別,對于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結(jié)果沒有影響3、在計算機(jī)視覺的圖像去霧任務(wù)中,假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣,恢復(fù)清晰的場景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述,正確的是:()A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計霧的濃度和傳播參數(shù),否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動學(xué)習(xí)霧的特征,但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后,顏色和對比度會發(fā)生嚴(yán)重失真,影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果4、計算機(jī)視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻,識別其中運動員的各種動作,以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征?()A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法5、在計算機(jī)視覺的應(yīng)用中,人臉識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個人臉識別系統(tǒng)正在進(jìn)行身份驗證,以下關(guān)于人臉識別的描述,正確的是:()A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準(zhǔn)確率沒有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)信息,如紅外圖像,可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題6、在計算機(jī)視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中,例如估計人體關(guān)節(jié)的位置和姿態(tài),以下哪種方法可能在精度和實時性之間取得較好的平衡?()A.基于模型的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法C.基于深度學(xué)習(xí)的分類方法D.以上都不是7、計算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設(shè)在一個微創(chuàng)手術(shù)中,計算機(jī)視覺用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過實時圖像分析,為醫(yī)生提供器械與組織的相對位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g(shù)區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)的分割和標(biāo)注,幫助醫(yī)生識別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不存在任何風(fēng)險和誤差D.可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合,實現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作8、在圖像去噪中,BM3D(Block-Matchingand3DFiltering)算法的優(yōu)勢在于()A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計算效率高D.以上都是9、在計算機(jī)視覺的應(yīng)用中,人臉識別是一個常見的任務(wù)。假設(shè)一個公司要建立一個門禁系統(tǒng),通過人臉識別來允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識別的準(zhǔn)確性和魯棒性,以下哪種技術(shù)通常會被采用?()A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別,結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識別10、計算機(jī)視覺中的場景理解是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個城市街道的場景圖像,包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場景理解方法的描述,正確的是:()A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個像素分類為不同的場景元素,但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測結(jié)合語義分割可以實現(xiàn)對場景的初步理解,但對于復(fù)雜的場景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關(guān)系,但建模過程復(fù)雜,計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進(jìn)行分析,不需要考慮潛在的語義信息11、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個移動的物體,例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋,并且外觀可能會發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法,預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置,后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機(jī)選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)12、對于圖像的紋理分析任務(wù),假設(shè)要描述和區(qū)分不同類型的紋理,例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確分析紋理特征?()A.基于統(tǒng)計的方法,計算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法,如馬爾可夫隨機(jī)場C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進(jìn)行任何紋理分析,直接忽略紋理信息13、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于特征匹配的方法,在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后,仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運動速度和軌跡如何復(fù)雜,目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤14、計算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式,以下關(guān)于體育賽事計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機(jī)視角對計算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響15、在計算機(jī)視覺的車牌識別任務(wù)中,需要從車輛圖像中準(zhǔn)確提取車牌號碼。假設(shè)車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)時表現(xiàn)更為出色?()A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋計算機(jī)視覺在通信行業(yè)中的信號處理和優(yōu)化。2、(本題5分)描述計算機(jī)視覺在影視制作中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋計算機(jī)視覺在影視特效制作中的方法。4、(本題5分)說明計算機(jī)視覺在制鞋工業(yè)中的作用。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)運用圖像識別算法,對不同類型的廚房電器圖像進(jìn)行分類和識別。2、(本題5分)利用圖像分割技術(shù),從醫(yī)學(xué)影像中分割出特定器官。3、(本題5分)開發(fā)一個可以識別不同種類昆蟲的計算機(jī)視覺系統(tǒng)。4、(本題5分)通過圖像分類算法,對不同種類的植物葉片圖像進(jìn)行分類。5、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,跟蹤武術(shù)表演中運動員的動作軌跡。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)研究某電子產(chǎn)品品牌的廣告設(shè)計,分析其創(chuàng)新科技展示、時尚外觀設(shè)計、用戶體驗描述如何吸引消費者購買。2、(本題10分)觀察某健身APP的界面設(shè)計,思考

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