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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁蘭州職業(yè)技術(shù)學院《視覺識別系統(tǒng)設(shè)計》
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、目標檢測是計算機視覺中的重要任務(wù)之一,旨在定位和識別圖像中的多個目標。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復(fù)雜場景的目標檢測任務(wù),以下哪種技術(shù)通常能提供更準確的檢測結(jié)果?()A.基于滑動窗口的傳統(tǒng)目標檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標檢測算法,如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標檢測算法,如YOLO系列D.基于聚類的目標檢測方法2、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對一件受損的古代書畫進行數(shù)字化修復(fù),以下關(guān)于計算機視覺在文物保護中的作用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過圖像增強和去噪技術(shù)改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術(shù)還原殘缺的部分C.計算機視覺技術(shù)能夠完全恢復(fù)文物的原始狀態(tài),使其與未受損時一模一樣D.為文物修復(fù)專家提供輔助決策和參考依據(jù)3、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準確性,以下哪種方法通常被采用?()A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標簽進行文本匹配,忽略圖像內(nèi)容C.隨機選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進行任何預(yù)處理,直接在原始圖像上進行檢索4、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互,以下哪種技術(shù)可能對準確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要?()A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運動捕捉5、當進行圖像的風格遷移任務(wù)時,假設(shè)要將一張照片的風格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風格,同時保留照片的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。以下哪種方法在實現(xiàn)這一目標時可能更有效?()A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風格遷移算法,如Gatys等人提出的方法B.對圖像進行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機改變圖像的像素值來模擬風格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理,忽略內(nèi)部區(qū)域6、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集,即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法,類別不均衡不會對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量,但可能導致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集,但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決,只能通過改進分類算法來應(yīng)對7、計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像,以下關(guān)于醫(yī)學影像分析中的計算機視覺應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分割腦組織、檢測病變區(qū)域等方法,為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學習模型能夠自動學習醫(yī)學影像中的特征,輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴格的醫(yī)學倫理和法規(guī)D.計算機視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進一步審查和判斷8、在計算機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,并且對相機的標定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準確地獲取物體表面的三維信息,但對環(huán)境光敏感C.從運動中恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)方法只適用于靜態(tài)場景,無法處理動態(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9、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10、在計算機視覺中,圖像增強技術(shù)用于改善圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強的描述,不正確的是()A.圖像增強可以包括對比度增強、銳化、去噪等操作B.圖像增強的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務(wù)C.過度的圖像增強可能會導致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強只對低質(zhì)量的圖像有效果,對于高質(zhì)量的圖像沒有必要進行增強11、在一個基于計算機視覺的無人駕駛系統(tǒng)中,需要對道路場景進行理解和預(yù)測,例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準確的場景理解和預(yù)測,以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵?()A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是12、在計算機視覺中,以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法?()A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是13、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務(wù)中,需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計系統(tǒng),以下關(guān)于模型訓練數(shù)據(jù)的獲取,哪一項是比較困難的?()A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片14、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識別道路上的交通標志和標線,以下關(guān)于應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化的策略,哪一項是不正確的?()A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結(jié)合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型,適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息,不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進行增強訓練15、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復(fù)雜動態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是16、計算機視覺中的圖像增強技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強,以下關(guān)于圖像增強方法的描述,正確的是:()A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應(yīng)地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內(nèi)容17、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來,以便醫(yī)生進行診斷和治療。這張醫(yī)學圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時可能更具優(yōu)勢?()A.基于閾值的分割方法,根據(jù)像素值設(shè)定閾值進行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法,從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學習的語義分割算法,如U-NetD.隨機分割圖像,然后根據(jù)后續(xù)分析進行調(diào)整18、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設(shè)要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關(guān)于姿態(tài)估計的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過關(guān)鍵點檢測和關(guān)節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接預(yù)測人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準確,不受人體遮擋和復(fù)雜動作的影響19、在計算機視覺的視頻目標跟蹤中,假設(shè)目標在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法,哪一項是不太有效的?()A.利用目標在遮擋前的運動軌跡預(yù)測其位置B.完全放棄對被遮擋目標的跟蹤,等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤20、在計算機視覺的目標計數(shù)任務(wù)中,統(tǒng)計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計一個果園中蘋果的數(shù)量,以下關(guān)于目標計數(shù)方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于圖像分割和對象識別的方法,先分割出每個蘋果,然后進行計數(shù)B.利用深度學習中的回歸模型直接預(yù)測蘋果的數(shù)量C.目標計數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響,任何情況下都能準確計數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數(shù)的準確性二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機視覺在車載導航中的作用。2、(本題5分)簡述計算機視覺在文物保護和修復(fù)中的技術(shù)。3、(本題5分)計算機視覺中如何實現(xiàn)家庭安防監(jiān)控?三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)剖析某電視劇的片頭設(shè)計,討論其如何通過視覺元素吸引觀眾并為劇情營造氛圍。2、(本題5分)以耐克的運動內(nèi)衣廣告為例,分析其如何通過視覺傳達展現(xiàn)產(chǎn)品的舒適、支撐和時尚感。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。3、(本題5分)以一個音樂節(jié)的周邊產(chǎn)品設(shè)計為例,分析其如何運用音樂節(jié)的視覺元素,打造獨特的紀念品,提升音樂節(jié)的品牌價值。4、(本題5分)解析某電商平臺的商品推薦頁面設(shè)計,探討其在視覺效果、信息傳達、用戶個性化推薦方面的表現(xiàn),以
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