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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院《儀器分析(實驗)》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個小題,每小題2分,共30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、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對一幅古老的繪畫進行數(shù)字化修復(fù)和增強,以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn),哪一項是最為顯著的?()A.由于年代久遠,原畫作的顏色信息缺失嚴重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致,難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對原畫作創(chuàng)作時所用顏料的了解,難以準確還原顏色D.修復(fù)過程中可能引入新的顏色偏差,影響修復(fù)效果2、在計算機視覺的三維重建中,從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個古建筑進行三維重建,以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息,實現(xiàn)三維重建B.運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù),是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量,與重建算法的選擇無關(guān)3、在計算機視覺的視頻壓縮中,為了在保證視覺質(zhì)量的同時減少數(shù)據(jù)量,以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用?()A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測4、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域,以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結(jié)構(gòu)的理解?()A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法5、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別,以下關(guān)于行人重識別方法的描述,正確的是:()A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感,識別準確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征,但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征,不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定,不受影響6、在計算機視覺中,深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關(guān)于深度估計的說法,錯誤的是()A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確,不需要進行后處理和優(yōu)化7、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8、當(dāng)進行圖像的風(fēng)格遷移任務(wù)時,假設(shè)要將一張照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風(fēng)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(biāo)時可能更有效?()A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)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(fēng)格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理,忽略內(nèi)部區(qū)域9、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中,去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像,以下關(guān)于圖像去噪方法的描述,哪一項是不正確的?()A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲,但可能會模糊圖像細節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系,實現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息,沒有任何損失10、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準確的人臉識別,以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢?()A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法11、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像分類任務(wù),例如區(qū)分不同種類的動物圖片,為了提高模型的泛化能力和防止過擬合,以下哪種技術(shù)可能是有效的?()A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.模型融合D.以上都是12、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇,哪一項是需要特別關(guān)注的?()A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機(MLP)架構(gòu)B.采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)架構(gòu),通過對抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)架構(gòu),但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)架構(gòu),處理圖像的序列信息13、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中,除了生成新的圖像,還可以對已有圖像進行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格,以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果?()A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法,如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法14、計算機視覺中的目標(biāo)重識別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識別的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過提取目標(biāo)的特征,如顏色、形狀和紋理,來進行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識別的準確率C.目標(biāo)重識別不受攝像頭視角、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,快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索15、在圖像分類任務(wù)中,深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對一組包含不同動物的圖像進行分類,以下關(guān)于圖像分類模型的描述,正確的是:()A.模型的層數(shù)越多,分類準確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、裁剪等,對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器,可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息,只關(guān)注像素值的統(tǒng)計特征二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)簡述圖像的白平衡校正方法。2、(本題5分)解釋計算機視覺中的物體計數(shù)技術(shù)。3、(本題5分)簡述計算機視覺中圖像預(yù)處理的常見方法及作用。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用深度學(xué)習(xí)算法,對不同種類的糕點圖像進行分類。2、(本題5分)對電影中的鏡頭語言和敘事節(jié)奏進行基于計算機視覺的分析。3、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,對足球比賽中的足球進行實時跟蹤。4、(本題5分)使用計算機視覺方法,檢測高鐵站候車室的座位使用情況。5、(本題5分)基于深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)對交通信號燈狀態(tài)的實時檢測。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)選取一個化妝品品牌的廣告設(shè)計,分析其視覺
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