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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页沈阳大学
《装饰基础》2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共15个小题,每小题2分,共30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、在计算机视觉的图像风格迁移任务中,将一张图像的风格应用到另一张图像上。假设要将一幅油画的风格迁移到一张照片上,以下关于图像风格迁移方法的描述,正确的是:()A.基于手工特征提取和风格转换的方法能够实现自然逼真的风格迁移B.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在风格迁移中无法生成多样化的风格效果C.图像的内容和风格可以完全独立地进行处理,互不影响D.考虑图像的局部和全局特征以及语义信息能够提升风格迁移的质量2、图像分割是将图像分成不同的区域,每个区域具有相似的特征。假设要对医学图像进行器官分割,以下关于图像分割方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于阈值的分割方法简单直接,但对于复杂图像效果往往不佳B.基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的边缘来划分区域,但容易受到噪声影响C.基于深度学习的语义分割方法能够实现像素级别的分类,效果较好,但计算量较大D.图像分割只适用于灰度图像,对于彩色图像无法进行有效的分割3、在计算机视觉的图像去模糊任务中,需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊,同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好?()A.盲去卷积算法B.基于正则化的去模糊算法C.深度学习的去模糊模型D.频域去模糊方法4、在计算机视觉的图像风格迁移任务中,假设要将一张照片转换为具有特定艺术风格的图像,以下哪种技术可能对生成逼真的风格效果起到关键作用?()A.对抗生成网络(GAN)B.自编码器(Autoencoder)C.变分自编码器(VAE)D.玻尔兹曼机(BoltzmannMachine)5、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更深入的比赛洞察。假设要分析一场足球比赛中球员的跑位和传球模式,以下关于体育赛事计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠球员的位置信息就能全面分析比赛中的战术和策略B.球员的速度和加速度等动态信息对比赛分析的价值不大C.结合深度学习和轨迹分析技术可以更有效地挖掘比赛中的关键模式和趋势D.比赛场地的光照和摄像机视角对计算机视觉分析的结果没有影响6、计算机视觉中的姿态估计任务,确定物体在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,正确的是:()A.基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态B.深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解C.姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响D.结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性7、计算机视觉中,以下哪个任务通常需要对图像中的目标进行定位和分类?()A.图像生成B.目标检测C.图像超分辨率D.图像去噪8、在计算机视觉的场景理解任务中,需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能,以下哪种信息可能是最关键的?()A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度9、在计算机视觉的目标跟踪任务中,持续跟踪视频中的特定目标。假设要跟踪一个在人群中行走的人,以下关于目标跟踪方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于滤波的方法,如卡尔曼滤波和粒子滤波,可以预测目标的位置和状态B.基于深度学习的方法能够学习目标的外观特征,提高跟踪的准确性和鲁棒性C.目标跟踪过程中,目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素不会对跟踪结果产生影响D.结合多种特征和算法的融合跟踪方法,可以综合利用不同方法的优势,提高跟踪性能10、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作,以下关于特征选择的方法,哪一项是不太可行的?()A.提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征B.仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作C.计算视频帧之间的光流变化作为动作特征D.结合空间和时间维度的特征来描述动作11、在计算机视觉的图像检索任务中,需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库,以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性?()A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示12、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况?()A.基于特征点匹配的方法,如SIFT特征B.直接将两张图像叠加,不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法,计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配13、计算机视觉中,以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的损失函数?()A.L1损失B.L2损失C.感知损失D.以上都是14、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上,以下关于模型训练的要点,哪一项是不正确的?()A.学习油画和照片的特征表示,找到风格和内容的分离方式B.只关注风格的迁移,不考虑照片原始内容的保留C.采用对抗训练,使生成的图像在风格和内容上达到平衡D.调整模型参数,控制风格迁移的强度和效果15、在一个基于计算机视觉的无人驾驶系统中,需要对道路场景进行理解和预测,例如判断前方是否有行人横穿马路。为了实现准确的场景理解和预测,以下哪种技术可能是关键?()A.语义分割B.实例分割C.场景图生成D.以上都是二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)计算机视觉中如何进行版权服务中的作品鉴定?2、(本题5分)解释计算机视觉中的场景理解任务。3、(本题5分)简述图像的色彩管理技术。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)通过图像分类算法,对不同类型的鞋子图像进行分类。2、(本题5分)利用目标检测算法,在卫星遥感图像中检测森林火灾区域。3、(本题5分)运用图像识别技术,检测工厂仓库货物的存储状态。4、(本题5分)基于深度学习的图像去噪技术,去除图像中的噪声干扰。5、(本题5分)基于深度学习,实现对马术比赛中骑手动作的规范检测。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)分析某摄影工作室的品牌形象设计,包括标志、宣传册和网站设计,研究如何通过视觉元素展示工作
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