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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页四川工业科技学院

《视觉导视设计》2023-2024学年第二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25个小题,每小题1分,共25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、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行匹配和对齐。以下关于图像配准的叙述,不正确的是()A.图像配准需要找到图像之间的对应点或特征,然后进行变换和对齐B.图像配准在医学图像分析、遥感图像处理和三维重建等领域有着广泛的应用C.图像配准的精度和鲁棒性受到图像质量、噪声和几何变形等因素的影响D.图像配准是一个简单的过程,不需要复杂的算法和优化2、在计算机视觉中,图像生成是创建新的图像内容。以下关于图像生成的说法,错误的是()A.可以通过生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等模型进行图像生成B.图像生成可以用于艺术创作、数据增强和虚拟场景构建等任务C.生成的图像质量和真实性在不断提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之处D.图像生成可以完全根据用户的任意想象生成任何内容,不受任何限制3、在计算机视觉的人物姿态估计任务中,需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统,以下关于模型训练数据的获取,哪一项是比较困难的?()A.从公开的数据集获取大量的人物姿态图像B.自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像C.利用合成数据生成多样化的人物姿态样本D.从社交媒体上收集用户分享的健身照片4、计算机视觉中的医学图像分析对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。以下关于医学图像分析的描述,不准确的是()A.可以对X光、CT、MRI等医学图像进行病灶检测、器官分割和疾病分类B.深度学习技术在医学图像分析中取得了显著的成果,但也面临数据标注困难和模型泛化能力不足的问题C.医学图像分析需要遵循严格的医学标准和伦理规范,确保结果的准确性和可靠性D.医学图像分析完全依赖于计算机视觉技术,医生的经验和专业知识不再重要5、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频,以检测异常行为,如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务,以下哪种方法更适合用于快速处理和检测?()A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法,如背景减除6、在医学图像分析中,计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部CT图像进行分析,以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述,哪一项是不准确的?()A.计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤,提高诊断的效率和准确性B.能够对图像进行增强和预处理,突出病变区域,便于医生观察和判断C.由于医学图像的复杂性和个体差异,计算机视觉的结果总是完全准确无误的D.可以通过大量标注的医学图像数据进行训练,学习正常和异常的图像特征7、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法,不正确的是()A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度,能够准确理解任何复杂的图像或视频内容8、在图像分类任务中,深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类,以下关于图像分类模型的描述,正确的是:()A.模型的层数越多,分类准确率一定越高B.数据增强技术,如旋转、裁剪等,对模型的性能提升没有帮助C.结合多种特征提取方法和分类器,可以提高图像分类的准确性和鲁棒性D.图像分类模型不需要考虑图像的空间信息,只关注像素值的统计特征9、在计算机视觉的三维重建任务中,需要从多视角的图像中恢复物体的三维形状。假设我们有一组从不同角度拍摄的建筑物图像,以下哪种方法常用于从这些图像中重建建筑物的三维模型?()A.立体匹配方法B.结构光方法C.运动恢复结构(SFM)D.基于投影的方法10、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11、在进行计算机视觉的三维重建时,需要从多个视角的图像中恢复物体的三维形状和结构。假设要对一个复杂的古建筑进行三维重建,图像采集存在视角偏差和部分遮挡。以下哪种三维重建方法在处理这种不完整和有噪声的数据时效果较好?()A.基于立体视觉的重建B.基于运动恢复结构(SfM)的重建C.基于激光扫描的重建D.基于深度学习的重建12、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别,以下关于人脸识别方法的描述,正确的是:()A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库,并且识别速度快C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征,但容易受到数据偏差的影响D.人脸识别系统一旦训练完成,就不需要更新和优化,能够一直保持高准确率13、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统,用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广,以下哪种处理方式可能是必要的?()A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是14、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气,以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解?()A.基于深度学习的去雾方法B.基于物理模型的去雾方法C.基于图像增强的去雾方法D.基于滤波的去雾方法15、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域,需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中,以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志,并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性?()A.基于颜色和形状特征的检测方法B.基于深度学习的检测方法,结合多尺度特征C.基于边缘检测和形态学操作的方法D.基于模板匹配和特征点匹配的方法16、计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用可以帮助监测地球环境和资源。假设要通过卫星图像分析森林的覆盖面积变化。以下关于计算机视觉在卫星遥感中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过图像分类和分割技术区分森林、草地和建筑物等不同地物类型B.能够对多时相的卫星图像进行比较,监测森林的生长和砍伐情况C.计算机视觉在卫星遥感中的应用不受卫星图像的分辨率和光谱信息的限制D.可以结合地理信息系统(GIS)数据,进行更深入的空间分析和决策支持17、在计算机视觉的场景理解任务中,需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系,以下关于场景理解方法的描述,正确的是:()A.单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解B.忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响C.利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系D.场景理解只适用于简单的室内场景,对于复杂的户外场景无法处理18、在计算机视觉的目标识别任务中,假设要识别不同种类的水果。以下关于应对类内差异和类间相似性的策略,哪一项是不正确的?()A.增加训练数据的多样性,包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具区分性的特征,减少类内差异和类间相似性的影响C.降低模型的复杂度,避免过度拟合类内差异和类间相似性D.忽略类内差异和类间相似性,依靠模型的自动适应能力19、在计算机视觉中,视频摘要生成是从长视频中提取关键内容并生成简洁的摘要。以下关于视频摘要生成的叙述,不正确的是()A.视频摘要生成可以基于关键帧提取、内容分析和故事线构建等方法B.深度学习方法能够学习视频的语义信息,生成更有代表性的摘要C.视频摘要生成在视频浏览、检索和存储等方面具有实用价值D.视频摘要生成能够完全准确地反映视频的所有重要内容,没有任何信息丢失20、在计算机视觉的图像超分辨率重建中,假设我们要将低分辨率的图像重建为高分辨率图像,同时保持图像的细节和纹理。以下哪种深度学习架构可能在这方面表现较好?()A.卷积神经网络(CNN)B.循环神经网络(RNN)C.生成对抗网络(GAN)D.自动编码器(Autoencoder)21、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和理解。假设要识别一段舞蹈视频中的各种舞蹈动作,同时要考虑动作的速度、幅度和风格的变化。以下哪种动作识别方法在处理这种复杂的动作模式时表现更好?()A.基于手工特征的动作识别B.基于时空兴趣点的动作识别C.基于深度学习的时空卷积网络D.基于隐马尔可夫模型的动作识别22、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述,正确的是:()A.基于光学字符识别(OCR)技术的方法对字体和排版的变化适应性强,识别准确率高B.深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本,但对模糊文本效果不佳C.场景文本识别只需要关注文本的内容,不需要考虑文本的位置和上下文信息D.所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字23、对于图像的超分辨率重建任务,假设要将一张低分辨率的图像恢复为高分辨率图像,同时保留图像的细节和清晰度。这张低分辨率图像可能存在模糊和失真。以下哪种方法在处理这种情况时可能表现更好?()A.基于插值的方法,如双线性插值和双三次插值B.基于深度学习的超分辨率重建模型,如SRCNNC.对低分辨率图像进行简单的锐化处理D.不进行任何处理,直接使用低分辨率图像24、计算机视觉中的目标重识别任务旨在在不同的摄像头视角中识别出同一目标。假设要在一个大型商场的多个摄像头中寻找一个特定的人物。以下关于目标重识别的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过提取目标的特征,如颜色、形状和纹理,来进行重识别B.深度学习中的特征学习方法能够提高目标重识别的准确率C.目标重识别不受摄像头视角、光照和人物姿态变化的影响D.可以通过建立目标的特征库,快速在多个摄像头中进行匹配和搜索25、在计算机视觉的图像压缩任务中,需要在减少数据量的同时尽量保持图像的质量。假设要对一组高清图像进行压缩,以节省存储空间和传输带宽,同时要求解压后的图像能够满足一定的视觉要求。以下哪种图像压缩算法在这种情况下效果较好?()A.JPEG压缩算法B.PNG压缩算法C.WebP压缩算法D.BPG压缩算法二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)计算机视觉中如何进行文具生产中的质量控制?2、(本题5分)简述图像的对比度调整方法。3、(本题5分)说明计算机视觉中的色彩空间转换。4、(本题5分)解释计算机视觉在气象预测中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析亚马逊的电子书阅读器KindlePaperwhite的广告设计,从屏幕显示、防水功能到品牌形象传达。讨论其如何吸引读者购买。2、(本题5分)探讨某餐饮品牌的新品上市宣传视频设计,研究其如何通过美食展示、制作过程和食客评价,吸引顾客尝试新品。3、(本题5分)分析某慈善机构的宣传海报设计,研究如何运用

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