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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁湖北三峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院
《設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(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、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲,同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴(yán)重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像,以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時(shí),最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息?()A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法2、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫中快速準(zhǔn)確地識(shí)別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識(shí)別的性能,以下哪種方法是常用且有效的?()A.提取人臉的全局特征,如整體形狀和輪廓B.僅關(guān)注人臉的局部特征,如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合人臉的紋理和深度信息D.隨機(jī)選擇人臉特征進(jìn)行匹配3、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別道路標(biāo)志的系統(tǒng),以下關(guān)于應(yīng)對(duì)不同光照條件的策略,哪一項(xiàng)是最為有效的?()A.使用固定的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理B.采用自適應(yīng)的圖像增強(qiáng)算法,根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化,依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)4、在計(jì)算機(jī)視覺中,深度估計(jì)是確定場景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說法,錯(cuò)誤的是()A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對(duì)于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確,不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化5、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中,提高低分辨率圖像的清晰度。假設(shè)要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像,以下關(guān)于圖像超分辨率重建方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率,但可能會(huì)導(dǎo)致圖像模糊B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系,重建出更清晰的圖像C.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D.為了獲得更好的重建效果,可以結(jié)合多種超分辨率重建方法或使用先驗(yàn)知識(shí)6、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)影像分析中,例如對(duì)腫瘤的檢測和分割,需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像(MRI)數(shù)據(jù),以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷和治療規(guī)劃?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的分割網(wǎng)絡(luò),結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學(xué)操作和閾值分割的方法7、計(jì)算機(jī)視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法,不正確的是()A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識(shí)圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達(dá)到了非常完美的程度,能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容8、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛,以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.惡劣天氣會(huì)影響圖像的質(zhì)量和清晰度,增加目標(biāo)檢測和識(shí)別的難度B.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器(如雷達(dá)和超聲波傳感器)融合,以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會(huì)顯著下降,無法正常工作D.針對(duì)惡劣天氣,可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性9、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù),例如統(tǒng)計(jì)圖像中物體的數(shù)量。假設(shè)要計(jì)算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量,以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對(duì)象識(shí)別方法可以準(zhǔn)確快速地完成目標(biāo)計(jì)數(shù)B.深度學(xué)習(xí)中的回歸模型不適合用于目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)C.目標(biāo)的大小、形狀和分布對(duì)計(jì)數(shù)結(jié)果沒有影響D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)的密度估計(jì)方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計(jì)數(shù)10、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過對(duì)視頻的分析,自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類,如傳球、射門和防守C.計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息,獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)11、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中,實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)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(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)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(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小12、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像質(zhì)量評(píng)估任務(wù)中,假設(shè)要評(píng)估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)估方法的描述,正確的是:()A.主觀評(píng)估方法通過人的觀察和判斷來評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量,結(jié)果準(zhǔn)確可靠B.客觀評(píng)估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考,計(jì)算復(fù)雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準(zhǔn)確評(píng)估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評(píng)估方法都能夠完全反映人對(duì)圖像質(zhì)量的主觀感受13、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的人員動(dòng)作進(jìn)行分類,以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)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(fù)雜的動(dòng)作變化,準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在動(dòng)作識(shí)別中無法捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息,適用于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)D.動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強(qiáng)的通用性14、計(jì)算機(jī)視覺在人臉識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行識(shí)別B.人臉識(shí)別系統(tǒng)通常需要進(jìn)行活體檢測,以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合,大大提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率D.人臉識(shí)別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準(zhǔn)確識(shí)別,不受這些因素的影響15、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),用于情感分析和人機(jī)交互??紤]到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異,以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)?()A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在養(yǎng)老服務(wù)中的作用。2、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在港口管理中的應(yīng)用。3、(本題5分)簡述圖像的仿射變換特點(diǎn)。4、(本題5分)簡述圖像復(fù)原的方法。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)對(duì)舞蹈比賽中的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和舞蹈編排創(chuàng)新度進(jìn)行評(píng)估。2、(本題5分)利用圖像增強(qiáng)技術(shù),提升霧霾天氣下拍攝圖像的清晰度。3、(本題5分)開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同國家國旗的應(yīng)用。4、(本題5分)利用圖像分割技術(shù),從腦電圖中分割出癲癇發(fā)作波段。5、(本題5分)通過計(jì)算機(jī)視覺,對(duì)不同類型的竹編作品進(jìn)行分類。四、分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)研究某學(xué)校的招生簡章設(shè)計(jì),探討其在信息傳達(dá)、視覺風(fēng)格和吸引力方面的表現(xiàn)。2、(本題10分)某食品品牌的社交媒體廣告設(shè)計(jì)有趣生動(dòng),吸引用戶互動(dòng)。請(qǐng)分析廣告設(shè)計(jì)在推廣產(chǎn)品、增加品牌曝光度、提高用戶參與度方面的手法
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