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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁陜西理工大學(xué)
《設(shè)計整合與表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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、計算機視覺中的動作識別是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識別一段體育比賽視頻中的運動員動作,以下關(guān)于特征選擇的方法,哪一項是不太可行的?()A.提取運動員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運動員的動作C.計算視頻幀之間的光流變化作為動作特征D.結(jié)合空間和時間維度的特征來描述動作2、計算機視覺中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)要對一個古老建筑進行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過立體視覺的方法,從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)在三維重建中也有應(yīng)用,能夠?qū)W習(xí)從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確,與真實物體的形狀完全一致3、在計算機視覺的應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域,需要實時檢測道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中,以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測到各種交通標(biāo)志,并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性?()A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法,結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法4、在計算機視覺的圖像融合任務(wù)中,將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設(shè)要將一張白天拍攝的風(fēng)景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進行融合,以下關(guān)于圖像融合方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于像素級的融合策略,將兩幅圖像的像素值進行加權(quán)或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征,然后進行融合,能夠更好地保留圖像的語義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇,與輸入圖像的質(zhì)量和內(nèi)容無關(guān)D.多模態(tài)圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補性,以獲得更理想的融合結(jié)果5、當(dāng)利用計算機視覺進行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測,例如打架、盜竊等,以下哪種方法可能有助于準(zhǔn)確識別異常行為?()A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是6、圖像分類是計算機視覺的常見任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的自然風(fēng)景圖片進行分類,如山脈、森林、海灘等。在進行圖像分類時,以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強的方法,哪一項可能不太有效?()A.對圖像進行隨機裁剪和旋轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)的多樣性B.改變圖像的色彩和對比度,模擬不同的拍攝條件C.直接復(fù)制原圖像,增加數(shù)據(jù)量D.給圖像添加隨機噪聲,增強模型的魯棒性7、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷,以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺技術(shù)的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的機器視覺方法在檢測復(fù)雜的表面缺陷時比深度學(xué)習(xí)方法更可靠B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓(xùn)練,才能準(zhǔn)確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對表面缺陷檢測的結(jié)果沒有影響8、當(dāng)進行圖像的顯著性檢測時,假設(shè)要從一張復(fù)雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關(guān)注的區(qū)域,例如在一張風(fēng)景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準(zhǔn)確?()A.基于頻率域分析的方法,計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法,比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進行任何計算,主觀判斷顯著性區(qū)域9、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題,某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響?()A.對少數(shù)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡,直接訓(xùn)練模型D.隨機選擇樣本進行訓(xùn)練10、在進行圖像配準(zhǔn)(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(zhǔn),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(zhǔn)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(biāo)信息的準(zhǔn)確性11、當(dāng)利用計算機視覺技術(shù)對醫(yī)學(xué)影像(如X光、CT等)進行分析,輔助醫(yī)生進行疾病診斷時,需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價值?()A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取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(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)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、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14、計算機視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以對X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果,但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范,確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴于計算機視覺技術(shù),醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識不再重要15、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像去模糊任務(wù),恢復(fù)清晰的圖像,以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題?()A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)說明計算機視覺在光伏電站監(jiān)測中的應(yīng)用。2、(本題5分)描述計算機視覺在地質(zhì)圖繪制中的應(yīng)用。3、(本題5分)簡述圖像的直方圖規(guī)定化方法。4、(本題5分)解釋計算機視覺中的場景理解任務(wù)。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)設(shè)計一個基于計算機視覺的靜脈識別系統(tǒng)。2、(本題5分)運用圖像識別技術(shù),檢測物流倉庫中包裹的標(biāo)簽信息。3、(本題5分)基于計算機視覺的智能停車場車位管理系統(tǒng),實時顯示車位占用情況。4、(本題5分)基于深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)對舉重比賽中運動員動作的標(biāo)準(zhǔn)性檢測。5、(本題5分)開發(fā)一個能夠識別不同種類反芻動物的計算機視覺系統(tǒng)。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)分析某城市的地鐵線路圖設(shè)計,研究其在圖形表達、色彩區(qū)分、信息布局等方面如何方便乘客使用,提高出行效率。2、(本題10分)以某品牌的宣傳冊封面創(chuàng)
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