重慶師范大學《裝飾制作》2023-2024學年第一學期期末試卷

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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁重慶師范大學

《裝飾制作》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、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領域的應用中，例如對農(nóng)作物的生長監(jiān)測。假設要通過圖像分析評估農(nóng)作物的健康狀況，以下哪種特征可能對判斷病蟲害的存在較為敏感？（）A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置2、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像，以下關于模型訓練的挑戰(zhàn)，哪一項是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓練B.模型的訓練時間過長，難以在短時間內(nèi)得到結果C.難以評估重建后的圖像質(zhì)量，沒有明確的標準D.計算資源需求過大，普通計算機難以承受3、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應用。假設我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示4、在計算機視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。以下關于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進行B.深度學習方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網(wǎng)絡（FCN）C.圖像分割在醫(yī)學影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結果總是完美的，能夠準確地將圖像中的所有物體都分割出來5、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結果，但容易出現(xiàn)重復紋理C.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像修復中無法保證修復內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內(nèi)容6、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數(shù)據(jù)來學習不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色C.模型的訓練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類7、計算機視覺在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應用可以幫助監(jiān)測地球環(huán)境和資源。假設要通過衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關于計算機視覺在衛(wèi)星遙感中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過圖像分類和分割技術區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠?qū)Χ鄷r相的衛(wèi)星圖像進行比較，監(jiān)測森林的生長和砍伐情況C.計算機視覺在衛(wèi)星遙感中的應用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結合地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，進行更深入的空間分析和決策支持8、在計算機視覺的應用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結合閾值和形態(tài)學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法9、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以輔助飛行和導航。假設一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關于UAV計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學習算法的結合可以為UAV提供更準確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統(tǒng)的性能沒有影響10、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(nèi)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(xiàn)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11、計算機視覺中的圖像修復是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進行修復。以下哪種圖像修復方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復方法B.基于插值和填充的修復方法C.基于深度學習的圖像修復網(wǎng)絡，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構的修復方法12、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關于壓縮算法的選擇，哪一項是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關心圖像的視覺質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點和應用需求選擇合適的壓縮算法13、在計算機視覺的三維重建任務中，需要從多視角的圖像中恢復物體的三維形狀。假設我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結構光方法C.運動恢復結構（SFM）D.基于投影的方法14、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設要理解一張城市街道的圖像，以下關于場景理解方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務來實現(xiàn)場景理解B.結合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學習模型能夠?qū)W習場景中的全局特征和關系，實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下，準確地推斷出場景的語義15、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關于表情特征的提取，哪一項是需要重點關注的？（）A.提取面部肌肉的細微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關注局部特征D.不進行任何特征提取，直接使用原始圖像進行分類二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在美容美發(fā)行業(yè)中的形象設計和效果評估。2、（本題5分）說明計算機視覺在火山活動監(jiān)測中的應用。3、（本題5分）簡述計算機視覺在稅務服務中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用計算機視覺技術，對橋梁結構的安全性進行檢測和評估。2、（本題5分）利用目標檢測算法，在衛(wèi)星遙感圖像中檢測森林火災區(qū)域。3、（本題5分）運用圖像識別技術，對超市商品的條形碼進行快速讀取和識別。4、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測高速公路服務區(qū)內(nèi)的車輛停放秩序。5、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類食肉動物的計算機視覺系統(tǒng)。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某圖書館的借閱卡設計具有文化底