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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁新疆現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學(xué)院
《三維影像設(shè)計(jì)Ⅰ》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作,以下關(guān)于特征選擇的方法,哪一項(xiàng)是不太可行的?()A.提取運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來描述動(dòng)作2、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中,根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫中查找相似的圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型圖像庫中找到與給定圖像相似的圖片,以下關(guān)于圖像檢索方法的描述,正確的是:()A.基于圖像的顏色和紋理特征進(jìn)行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征在圖像檢索中不如手工設(shè)計(jì)的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫大小和特征維度的影響3、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機(jī)器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計(jì)的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是4、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,需要實(shí)時(shí)檢測(cè)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(cè)到各種交通標(biāo)志,并且對(duì)光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性?()A.基于顏色和形狀特征的檢測(cè)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法,結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點(diǎn)匹配的方法5、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的方法簡單快速,但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像,但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率,不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息6、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像,以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型?()A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)D.基于投影的方法7、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述,不正確的是()A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)跟蹤和動(dòng)作識(shí)別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)的物體有效,對(duì)于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動(dòng)估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運(yùn)動(dòng)線索8、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要填補(bǔ)圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實(shí)性?()A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型,如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù),保留圖像的缺失部分9、圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像,需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以突出細(xì)節(jié)。以下哪種圖像增強(qiáng)方法可以有效地提高圖像的對(duì)比度,同時(shí)避免過度增強(qiáng)導(dǎo)致的噪聲放大?()A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波10、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中,假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能,例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對(duì)于準(zhǔn)確理解場(chǎng)景是至關(guān)重要的?()A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行分析11、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向,以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性12、計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征,以下關(guān)于特征提取方法的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計(jì)的特征,如SIFT和HOG,在任何情況下都比深度學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像的多層次特征,具有很強(qiáng)的表達(dá)能力C.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息,全局信息不重要13、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述,正確的是:()A.基于立體視覺的方法需要多視角的圖像,并且對(duì)相機(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息,但對(duì)環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)方法只適用于靜態(tài)場(chǎng)景,無法處理動(dòng)態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型14、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別,以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫,并且識(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征,但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要更新和優(yōu)化,能夠一直保持高準(zhǔn)確率15、在計(jì)算機(jī)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(shí)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16、計(jì)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(gè)微創(chuàng)手術(shù)中,計(jì)算機(jī)視覺用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過實(shí)時(shí)圖像分析,為醫(yī)生提供器械與組織的相對(duì)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(shí)別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計(jì)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(xiǎn)和誤差D.可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作17、計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語義分割,以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.準(zhǔn)確率,即正確分類的像素比例B.召回率,即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分?jǐn)?shù),綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比(MIoU),衡量分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的重合程度18、在計(jì)算機(jī)視覺的遙感圖像分析中,假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中提取土地利用信息,以下哪種技術(shù)可能對(duì)區(qū)分不同類型的土地覆蓋有幫助?()A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能19、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中,人臉識(shí)別是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門禁系統(tǒng),通過人臉識(shí)別來允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性,以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用?()A.基于幾何特征的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別,結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別20、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述,正確的是:()A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變,保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點(diǎn)跟蹤方法對(duì)目標(biāo)形變不敏感,在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C(jī).深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時(shí)容易丟失目標(biāo),無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對(duì)目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性21、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像超分辨率重建任務(wù),將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色?()A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是22、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體,同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性?()A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法23、在計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展中,模型的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述,不準(zhǔn)確的是()A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對(duì)于建立用戶對(duì)模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù),如特征圖可視化和類激活映射,可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計(jì)算機(jī)視覺模型都具有良好的可解釋性,能夠清晰地解釋其決策依據(jù)24、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)重識(shí)別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識(shí)別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個(gè)大型商場(chǎng)的多個(gè)攝像頭中尋找一個(gè)特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過提取目標(biāo)的特征,如顏色、形狀和紋理,來進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識(shí)別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標(biāo)的特征庫,快速在多個(gè)攝像頭中進(jìn)行匹配和搜索25、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別用于分析視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作類別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以基于時(shí)空特征提取的方法,捕捉動(dòng)作在時(shí)間和空間上的變化B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)適用于動(dòng)作序列的分析C.動(dòng)作識(shí)別只需要關(guān)注人體的關(guān)節(jié)位置,不需要考慮人體的整體形態(tài)D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結(jié)合音頻和視頻信息,可以提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡述圖像的直方圖規(guī)定化方法。2、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在影視制作中的應(yīng)用。3、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行圖像的去噪處理?4、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在橋梁檢測(cè)中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某食品品牌的包裝設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)天然和健康,運(yùn)用清新的色彩和簡潔的圖案。請(qǐng)?zhí)接懘嗽O(shè)計(jì)在傳遞產(chǎn)品理念、吸引消費(fèi)者、建立品牌信任方面的策略,以及如何在貨架上脫穎而出。2、(本題5分)某科技產(chǎn)品發(fā)布會(huì)的邀請(qǐng)函設(shè)計(jì)獨(dú)具匠心。請(qǐng)研究邀請(qǐng)函在材質(zhì)選擇、造型設(shè)計(jì)、活動(dòng)信息傳達(dá)上的創(chuàng)意,以及如何激發(fā)受邀者的興趣。3、(本題5分)研究某游戲的界面設(shè)計(jì),分析設(shè)計(jì)師如何通過色彩
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