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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页绍兴文理学院元培学院

《中外经典纹样与图形》2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共20个小题,每小题2分,共40分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、在计算机视觉的目标检测中,对于小目标的检测往往具有较大的挑战性。为了提高小目标检测的准确率,以下哪种策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加训练数据中的小目标样本C.使用更高分辨率的输入图像D.以上都是2、在计算机视觉的图像去噪任务中,去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理,以下关于图像去噪方法的描述,正确的是:()A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊3、物体检测是计算机视觉中的一项关键任务。假设一个智能监控系统需要检测场景中的特定物体,如背包、自行车等。以下关于物体检测算法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于深度学习的物体检测算法能够同时检测多个物体,并给出它们的位置和类别B.可以通过滑动窗口的方法在图像中搜索可能的物体区域,然后进行分类判断C.物体检测算法需要对大量的标注图像进行训练,以学习不同物体的特征D.无论物体的大小、形状和颜色如何变化,物体检测算法都能准确检测到4、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设要检测生产线上的零件是否存在缺陷,以下关于工业检测中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测,快速发现缺陷B.深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异,实现准确的缺陷检测C.工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性,能够适应不同的生产环境D.计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷,对于零件的内部结构和性能无法进行评估5、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强,以下关于颜色恢复的挑战,哪一项是最为显著的?()A.由于年代久远,原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致,难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解,难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差,影响修复效果6、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域,但修复速度慢B.基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果,但容易出现重复纹理C.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性D.所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容7、在计算机视觉的场景理解任务中,假设要理解一个室内场景的布局和物体关系。以下关于利用深度学习模型的方法,哪一项是不太恰当的?()A.使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征B.运用循环神经网络(RNN)处理场景的序列信息C.直接使用未经训练的神经网络,期望其自动学习场景理解D.结合CNN和RNN,构建端到端的场景理解模型8、在计算机视觉的图像生成任务中,假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述,正确的是:()A.生成对抗网络(GAN)能够生成逼真的图像,但训练过程不稳定,容易模式崩溃B.变分自编码器(VAE)生成的图像多样性好,但真实感不如GAN生成的图像C.自回归模型在图像生成中效率高,能够快速生成高质量的图像D.所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像9、在计算机视觉中,图像增强技术用于改善图像的质量。以下关于图像增强的描述,不正确的是()A.图像增强可以包括对比度增强、锐化、去噪等操作B.图像增强的目的是使图像更适合人类视觉观察或后续的处理任务C.过度的图像增强可能会导致图像失真或引入噪声D.图像增强只对低质量的图像有效果,对于高质量的图像没有必要进行增强10、在计算机视觉的图像分类任务中,假设数据集存在类别不平衡问题,某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下哪种方法可以缓解这种不平衡对分类模型的影响?()A.对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样B.只使用多数类的样本进行训练C.不考虑类别不平衡,直接训练模型D.随机选择样本进行训练11、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中,实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置,以下关于视觉跟踪与定位方法的描述,正确的是:()A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小12、当处理低光照条件下拍摄的图像时,为了增强图像的亮度和对比度,同时减少噪声,以下哪种图像处理方法可能更合适?()A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理,保留低光照效果13、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务,例如将图像中的不同物体分割出来,以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是14、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息,包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像,计算与障碍物的距离和相对速度,为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器(如惯性测量单元)的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制,实现自主飞行15、当进行图像的去雾处理时,假设要去除图像中由于雾气导致的模糊和低对比度。以下哪种方法可能更有效?()A.基于物理模型的去雾方法,估计大气光和透射率B.对图像进行简单的对比度增强C.不进行去雾处理,保留有雾的效果D.随机调整图像的亮度和饱和度16、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法,错误的是()A.姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现B.基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度C.姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值D.姿态估计的结果总是非常精确,不受物体形状和遮挡的影响17、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数,以下关于目标计数方法的描述,正确的是:()A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数,对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量,计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用,不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征,不需要考虑图像的上下文信息18、当进行图像的光流估计时,假设要计算图像中像素的运动速度和方向。以下哪种光流估计算法在复杂场景下可能更准确?()A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.随机估计光流D.不进行光流估计,忽略像素的运动信息19、在计算机视觉的图像检索任务中,根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像,以下关于图像检索方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像的内容特征,如颜色、形状和纹理等,进行相似性度量和检索B.深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征,提高图像检索的准确性C.图像检索的结果只取决于图像的特征表示,与检索算法的效率无关D.可以结合用户的反馈和交互,不断优化图像检索的结果20、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态,以下关于姿态估计方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态B.可以结合多个摄像头的图像信息,提高姿态估计的精度和鲁棒性C.姿态估计通常需要先对物体进行建模,然后通过匹配图像和模型来确定姿态D.姿态估计的结果总是非常准确,不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)计算机视觉中如何利用强化学习进行目标搜索?2、(本题5分)解释计算机视觉中的光流估计的概念及用途。3、(本题5分)简述图像的色彩融合方法。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析某艺术工作室的宣传视频设计,研究其在画面剪辑、音乐音效、文案撰写等方面如何展示工作室的创作过程和艺术成果,吸引客户合作。2、(本题5分)分析某城市的公交站台广告设计,探讨其简洁明了的信息、醒目的色彩、吸引人的图片如何吸引乘客的注意力。3、(本题5分)分析某品牌的宣传海报色彩运用原则,探讨其如何运用色彩搭配和色彩心理学原理,传达品牌的情感和价值

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