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自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁四川化工職業(yè)技術(shù)學院《環(huán)境雕塑造型》
2023-2024學年第二學期期末試卷院(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、在計算機視覺中,目標檢測是一項關(guān)鍵任務。假設要開發(fā)一個能夠在復雜的城市交通場景中準確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng),需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài),以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標檢測算法在處理這種復雜場景時具有較好的性能和魯棒性?()A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO2、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中,假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟,哪一項是容易出錯的?()A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起,不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法,消除拼接處的明顯痕跡3、假設要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng),用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時,由于服裝的款式和顏色變化多樣,以下哪種特征表示方法可能更適合?()A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是4、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設要在一個情感分析系統(tǒng)中準確識別表情,以下關(guān)于表情識別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細微變化不敏感,識別準確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征,但容易受到光照影響C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在表情識別中能夠?qū)W習到全局和局部的特征,但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情,對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別5、在計算機視覺的目標跟蹤任務中,持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標。假設要跟蹤一個在人群中行走的人,以下關(guān)于目標跟蹤方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于濾波的方法,如卡爾曼濾波和粒子濾波,可以預測目標的位置和狀態(tài)B.基于深度學習的方法能夠?qū)W習目標的外觀特征,提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中,目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法,可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢,提高跟蹤性能6、在計算機視覺的三維重建中,從多幅二維圖像恢復物體的三維結(jié)構(gòu)。假設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)7、在計算機視覺中,圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法,錯誤的是()A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(GAN)、變分自編碼器(VAE)等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容,不受任何限制8、在計算機視覺的目標檢測中,對于小目標的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標檢測的準確率,以下哪種策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加訓練數(shù)據(jù)中的小目標樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是9、在計算機視覺的圖像檢索任務中,假設要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇,哪一項是需要重點考慮的?()A.選擇具有高維度的特征向量,包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示,提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性,隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征,忽略形狀和紋理等特征10、在目標檢測中,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的特點是()A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標檢測D.對遮擋不敏感11、在計算機視覺的視頻理解任務中,例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù),需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢?()A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.長短時記憶網(wǎng)絡C.注意力機制D.以上都是12、在計算機視覺的目標識別任務中,假設目標物體被部分遮擋,以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)D.注意力機制(AttentionMechanism)13、在計算機視覺的表情識別任務中,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(guān)于表情識別方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠?qū)W習不同表情的模式和特征,實現(xiàn)準確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復雜的表情,不受個體差異和文化背景的影響14、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。以下關(guān)于目標跟蹤的敘述,不正確的是()A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學習方法來實現(xiàn)B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領域有著廣泛的應用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標,不受復雜環(huán)境的影響15、計算機視覺在智能零售中的應用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機視覺在智能零售中的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品,實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r監(jiān)測貨架上商品的庫存水平,及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準確識別所有商品的包裝和標簽,不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好,為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持16、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中,需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設我們要估計一個機器人手臂的姿態(tài),以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準確的姿態(tài)信息?()A.基于視覺標記的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于幾何約束的姿態(tài)估計D.基于慣性測量單元(IMU)的姿態(tài)估計17、在計算機視覺的圖像檢索任務中,根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)圖像。假設要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像,以下關(guān)于圖像檢索方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于圖像的內(nèi)容特征,如顏色、形狀和紋理等,進行相似性度量和檢索B.深度學習模型能夠提取更具語義和判別力的特征,提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索的結(jié)果只取決于圖像的特征表示,與檢索算法的效率無關(guān)D.可以結(jié)合用戶的反饋和交互,不斷優(yōu)化圖像檢索的結(jié)果18、圖像分割是將圖像細分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設我們需要對醫(yī)學圖像中的腫瘤進行精確分割,以輔助醫(yī)生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應用中,以下哪種圖像分割方法可能更合適?()A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學習的語義分割算法,如U-Net19、在計算機視覺的目標跟蹤任務中,目標可能會被遮擋、變形或快速移動。假設要跟蹤一個在人群中快速移動的人物,以下哪種跟蹤算法可能更適合應對這種復雜情況?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法20、在進行計算機視覺的三維重建時,需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設要對一個復雜的古建筑進行三維重建,圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時效果較好?()A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結(jié)構(gòu)(SfM)的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)說明計算機視覺在海洋生態(tài)監(jiān)測中的作用。2、(本題5分)描述計算機視覺在水壩安全監(jiān)測中的應用。3、(本題5分)說明計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用優(yōu)勢。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析某瑜伽館的會員招募海報和室內(nèi)軟裝設計,研究如何通過寧靜、舒適的視覺元素吸引潛在會員。2、(本題5分)分析某品牌的戶外廣告設計中的創(chuàng)意策略,探討其如何運用獨特的創(chuàng)意和策略,吸引路人的注意力,提升品牌的知名度和影響力。3、(本題5分)分析蘋果電腦的廣告設計,從產(chǎn)品性能展示、創(chuàng)意文案到品牌形象傳達。探討其如何
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