渤海船舶職業(yè)學(xué)院 《三維設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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頁渤海船舶職業(yè)學(xué)院《三維設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中，假設(shè)要提高一張低光照圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級(jí)，但可能會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時(shí)也會(huì)模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量2、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)可能會(huì)被遮擋、變形或快速移動(dòng)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動(dòng)的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法3、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對道路場景進(jìn)行理解和預(yù)測，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場景理解和預(yù)測，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.語義分割B.實(shí)例分割C.場景圖生成D.以上都是4、在計(jì)算機(jī)視覺中，三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實(shí)、文物保護(hù)和工業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實(shí)三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會(huì)對三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響5、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對一組動(dòng)物圖片進(jìn)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(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)（SVM），也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)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(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性6、計(jì)算機(jī)視覺中的手勢識(shí)別用于理解人的手勢動(dòng)作。假設(shè)要在一個(gè)智能交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的手勢識(shí)別，以下關(guān)于手勢識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識(shí)別方法能夠精確獲取手勢的運(yùn)動(dòng)信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識(shí)別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識(shí)別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢識(shí)別中無法處理復(fù)雜的手勢變化和遮擋D.手勢識(shí)別系統(tǒng)只要能夠識(shí)別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求7、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動(dòng)作識(shí)別時(shí)，假設(shè)要分析一段運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的視頻，識(shí)別出其中的各種動(dòng)作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動(dòng)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(shí)別這些動(dòng)作，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.對每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的動(dòng)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(yùn)動(dòng)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(shí)序信息，將其視為一系列獨(dú)立的圖像8、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)，確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計(jì)方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準(zhǔn)確估計(jì)姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要對物體的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)有先驗(yàn)了解C.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果不受相機(jī)參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性9、在計(jì)算機(jī)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(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個(gè)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(jì)算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲(chǔ)和處理D.對光照變化不敏感10、在計(jì)算機(jī)視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對模型的訓(xùn)練和性能評估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成，就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展，能夠一直滿足研究的需求11、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)之一。對于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)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(xùn)練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成，就無法再對新的類別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類12、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析13、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)14、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會(huì)影響三維重建的結(jié)果15、在計(jì)算機(jī)視覺的文本檢測和識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要從一張圖片中提取并識(shí)別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測和識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進(jìn)行識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測和識(shí)別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對，沒有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)，將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的手勢識(shí)別技術(shù)。2、（本題5分）簡述計(jì)算機(jī)視覺在水利工程中的應(yīng)用。3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定？4、（本題5分）簡述圖像的多尺度分析方法。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，通過計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別不同品牌的投影儀。2、（本題5分）開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類蜂類的程序。3、（本題5分）通過計(jì)算機(jī)視覺，對不同類型的根雕作品進(jìn)行分類。4、（本題5分）使用計(jì)算機(jī)視覺方法，檢測機(jī)場跑道上是否有異物。5、（本題5分）利用圖像增強(qiáng)技術(shù)，改善逆光拍攝圖像的質(zhì)量。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）以某化妝品品牌的包裝設(shè)計(jì)為例，分析其外觀造型、材質(zhì)選擇、色彩搭配如何吸引消費(fèi)者，體現(xiàn)品牌的高端定位。2、（本題10分）以一個(gè)時(shí)尚品牌的時(shí)裝周秀場設(shè)計(jì)