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《品牌形象專項設(shè)計一》2023-2024學(xué)年第二學(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、在計算機視覺的視覺跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,以下哪種策略可能是有效的?()A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是2、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和識別。以下關(guān)于動作識別的描述,不準(zhǔn)確的是()A.動作識別需要分析視頻中的時空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動作識別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用,分別處理空間和時間信息C.動作識別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值D.動作識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,能夠準(zhǔn)確識別各種復(fù)雜和細(xì)微的動作3、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動速度和方向,以下關(guān)于光流估計方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復(fù)雜場景中能夠準(zhǔn)確計算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計方法能夠提高估計的準(zhǔn)確性和魯棒性4、在計算機視覺的人臉識別任務(wù)中,需要應(yīng)對姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識別人臉的系統(tǒng),以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性?()A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別5、計算機視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為,以下關(guān)于安防計算機視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡單的運動檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時性D.安防領(lǐng)域的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護和數(shù)據(jù)安全問題6、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛,需要識別各種交通標(biāo)志、車輛和行人。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺的描述,哪一項是不正確的?()A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息,為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識別不同光照和天氣條件下的交通對象,不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應(yīng)用,用于目標(biāo)檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器(如雷達、激光雷達)的數(shù)據(jù)融合,以提高感知的可靠性7、計算機視覺中的光流估計是計算圖像中像素的運動信息。以下關(guān)于光流估計的敘述,不正確的是()A.光流估計可以用于視頻中的運動分析、目標(biāo)跟蹤和動作識別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計只對勻速運動的物體有效,對于復(fù)雜的非勻速運動估計不準(zhǔn)確D.光流估計的結(jié)果可以為后續(xù)的計算機視覺任務(wù)提供重要的運動線索8、在計算機視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中,假設(shè)要檢測醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學(xué)圖像的特殊性?()A.結(jié)合先驗醫(yī)學(xué)知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法,不考慮醫(yī)學(xué)背景C.只對圖像的部分區(qū)域進行分析,忽略其他部分D.隨機標(biāo)記圖像中的區(qū)域為腫瘤區(qū)域9、計算機視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述,不正確的是()A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),不受復(fù)雜環(huán)境的影響10、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析,以下關(guān)于文物保護計算機視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學(xué)習(xí)的方法更精確B.文物的復(fù)雜形狀和表面材質(zhì)對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應(yīng)用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求11、對于視頻中的目標(biāo)跟蹤任務(wù),假設(shè)目標(biāo)在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴(yán)重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性?()A.結(jié)合目標(biāo)的運動模型和外觀模型進行預(yù)測B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進行跟蹤C.當(dāng)出現(xiàn)遮擋時,停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)12、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)我們要分析一段監(jiān)控視頻,以檢測異常行為,如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務(wù),以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測?()A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學(xué)習(xí)模型直接對視頻進行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法,如背景減除13、在計算機視覺的目標(biāo)檢測中,對于小目標(biāo)的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)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(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是14、計算機視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計算機視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計算機視覺在智能交通中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過車輛檢測和計數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向,為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計算機視覺在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動,實現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號配時15、在計算機視覺的實際應(yīng)用中,模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關(guān)于實時性的描述,不正確的是()A.對于一些需要實時響應(yīng)的應(yīng)用,如自動駕駛和工業(yè)檢測,模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關(guān),與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的圖像語義理解。2、(本題5分)簡述計算機視覺在稅務(wù)服務(wù)中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋計算機視覺在環(huán)境保護中的用途。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)運用圖像分類技術(shù),對不同種類的印章進行分類。2、(本題5分)設(shè)計一個程序,通過計算機視覺識別不同款式的領(lǐng)帶。3、(本題5分)在自動駕駛場景中,利用計算機視覺檢測道路標(biāo)志和交通信號燈。4、(本題5分)對監(jiān)控視頻中的車輛進行車型識別和顏色識別。5、(本題5分)通過深度學(xué)習(xí)模型,對一批手寫數(shù)字圖像進行識別和分類。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)分析某品牌的戶外廣告設(shè)計中
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