曲靖職業(yè)技術(shù)學院《三維影像設(shè)計Ⅲ》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《三維影像設(shè)計Ⅲ》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感2、在計算機視覺的立體視覺任務(wù)中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學習的匹配算法D.以上都是3、圖像分類是計算機視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對一組動物圖片進行分類，區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.傳統(tǒng)的機器學習方法，如支持向量機（SVM），也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性4、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(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行處理，就能準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5、計算機視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù)，對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋6、計算機視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步。以下關(guān)于特征提取方法的描述，不準確的是（）A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠?qū)W習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標檢測等任務(wù)的性能D.特征提取只關(guān)注圖像的局部信息，而忽略了全局信息7、在計算機視覺的車牌識別任務(wù)中，假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準確識別出車牌號碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識別準確率？（）A.字符分割和單獨識別B.利用深度學習模型進行端到端的識別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機猜測車牌號碼8、計算機視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運動目標。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動物，以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標的模型來預測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標的顯著特征進行跟蹤C.視覺跟蹤算法在目標發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性9、圖像分類是計算機視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性10、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)πl(wèi)星圖像進行地物分類的計算機視覺系統(tǒng)，用于國土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是11、計算機視覺中的圖像增強旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)一張低對比度、有噪聲的醫(yī)學圖像需要進行增強處理，以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強技術(shù)最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波12、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現(xiàn)B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制13、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要對圖像中的物體、關(guān)系和上下文進行綜合分析。假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度14、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學習的方法C.基于深度學習的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法15、在進行圖像配準（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設(shè)我們要將不同時間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進行配準，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標信息的準確性16、圖像分類是計算機視覺中的常見任務(wù)之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數(shù)據(jù)來學習不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類17、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置，以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標志物的跟蹤與定位方法在標志物被遮擋時仍能準確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動態(tài)障礙物對視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小18、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行匹配和對齊。以下關(guān)于圖像配準的敘述，不正確的是（）A.圖像配準需要找到圖像之間的對應(yīng)點或特征，然后進行變換和對齊B.圖像配準在醫(yī)學圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.圖像配準的精度和魯棒性受到圖像質(zhì)量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準是一個簡單的過程，不需要復雜的算法和優(yōu)化19、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進行任何配準操作C.基于圖像灰度值的配準方法，計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配20、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進行分類，以下關(guān)于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復雜的動作變化，準確率高B.深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時處理空間和時間維度的信息，適用于動作識別任務(wù)D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強的通用性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在音樂演出中的舞臺效果增強。2、（本題5分）說明計算機視覺在金融行業(yè)中的身份驗證和欺詐檢測。3、（本題5分）描述計算機視覺在山體滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某品牌的手機應(yīng)用界面設(shè)計為例，分析其在色彩搭配、圖標設(shè)計、交互流程等方面如何提升用戶體驗，滿足用戶需求。2、（本題5分）觀察某電子產(chǎn)品品牌的售后服務(wù)宣傳資料設(shè)計，闡述其如何通過視覺和文字內(nèi)容傳達服務(wù)優(yōu)勢和保障。3、（本題5分）分析無印良品的廚具廣告設(shè)計，從產(chǎn)品展示、實用功能到品牌理念傳達。討論其如何營造簡約的廚房生活氛圍。4、（本題5分）研究某電子產(chǎn)品的說明書設(shè)計，分析