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學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁安徽商貿職業(yè)技術學院
《創(chuàng)意U設計》2023-2024學年第一學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、在計算機視覺中,人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法,不正確的是()A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉,并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上,對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑戰(zhàn),如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術已經非常成熟,不存在任何錯誤率和安全隱患2、在計算機視覺的圖像分割任務中,假設要對細胞圖像進行精細分割。以下關于模型選擇的考慮因素,哪一項是不準確的?()A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數據上的泛化能力C.模型的訓練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學術圈的引用次數3、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中,假設要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài),例如估計一個機器人手臂的關節(jié)角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現這一目標?()A.基于立體視覺的方法,通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數C.僅根據物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)4、在計算機視覺的三維重建任務中,假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結果,以下哪種技術是重要的?()A.基于立體視覺的方法,通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差,進行簡單的重建D.隨機生成三維模型,然后與二維圖像進行匹配5、在圖像分類任務中,深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類,以下關于圖像分類模型的描述,正確的是:()A.模型的層數越多,分類準確率一定越高B.數據增強技術,如旋轉、裁剪等,對模型的性能提升沒有幫助C.結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,只關注像素值的統(tǒng)計特征6、在計算機視覺的視頻分析中,需要處理連續(xù)的圖像幀。假設要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為,以下關于視頻分析方法的描述,哪一項是不正確的?()A.光流法可以用于計算相鄰幀之間的像素運動,從而跟蹤物體的運動軌跡B.可以通過對視頻幀進行分類和檢測,來識別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時間維度上的信息,不僅僅是單個圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡單的場景和行為,對于復雜的多人交互場景無法進行有效的分析7、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導航等領域有廣泛應用。假設一個機器人需要跟蹤一個移動的物體,同時適應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.基于核相關濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網絡跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法8、在計算機視覺的圖像修復任務中,假設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構的理解?()A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學習的方法D.基于樣例的方法9、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務中,實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設要在一個室內環(huán)境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置,以下關于視覺跟蹤與定位方法的描述,正確的是:()A.基于標志物的跟蹤與定位方法在標志物被遮擋時仍能準確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動態(tài)障礙物對視覺跟蹤與定位的結果影響較小10、在計算機視覺的視頻壓縮中,為了在保證視覺質量的同時減少數據量,以下哪種技術可能被廣泛應用?()A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測11、在計算機視覺中,以下哪種技術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12、計算機視覺在文物保護和修復中的應用可以幫助記錄和分析文物的狀態(tài)。假設要對一件古老的雕塑進行數字化保存和修復建議。以下關于計算機視覺在文物保護中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過三維掃描技術獲取文物的精確形狀和表面細節(jié)B.能夠對文物的顏色和紋理進行分析,為修復提供參考C.計算機視覺可以完全替代人工的文物修復工作,保證修復的質量和效果D.可以建立文物的數字檔案,方便后續(xù)的研究和展示13、計算機視覺中的行人檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務。假設要在一個擁擠的公共場所中準確檢測出行人,同時要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復雜環(huán)境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率?()A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學習的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測14、在計算機視覺中,以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是15、在計算機視覺中,特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要從圖像中提取有意義的特征,用于后續(xù)的處理和分析,以下關于特征提取方法的描述,哪一項是不正確的?()A.SIFT(尺度不變特征變換)和SURF(加速穩(wěn)健特征)是常用的局部特征描述子,對圖像的旋轉、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG(方向梯度直方圖)特征通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像,常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取,例如通過卷積神經網絡學習到的特征,比手工設計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結果對后續(xù)的圖像處理任務影響不大,不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)說明計算機視覺在工業(yè)機器人中的應用。2、(本題5分)說明計算機視覺在溫室環(huán)境監(jiān)測中的作用。3、(本題5分)計算機視覺中如何利用強化學習進行目標搜索?三、應用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)基于深度學習,實現對跳水比賽中運動員入水姿勢的檢測。2、(本題5分)使用目標檢測技術,從氣象衛(wèi)星圖像中檢測出雷電活動區(qū)域。3、(本題5分)設計一個程序,通過計算機視覺識別不同品牌的相機。4、(本題5分)利用目標檢測算法,在衛(wèi)星地圖中檢測湖泊。5、(本題5分)開發(fā)一個能夠識別不同種類嚙齒動物的程序。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)解析某科技公司的科技產品體驗店設計,
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