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文檔簡介
裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁賀州學(xué)院《包裝策劃與設(shè)計》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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(jī)視覺的場景理解任務(wù)中,假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和功能,例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準(zhǔn)確理解場景是至關(guān)重要的?()A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行分析2、計算機(jī)視覺中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)要對一個古老建筑進(jìn)行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過立體視覺的方法,從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)在三維重建中也有應(yīng)用,能夠?qū)W習(xí)從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確,與真實物體的形狀完全一致3、計算機(jī)視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述,正確的是:()A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變,保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點跟蹤方法對目標(biāo)形變不敏感,在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C(jī).深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時容易丟失目標(biāo),無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性4、計算機(jī)視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息,提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息,不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù),對視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋5、在計算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中,除了生成新的圖像,還可以對已有圖像進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格,以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果?()A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法,如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法6、計算機(jī)視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一塊布料的紋理進(jìn)行分析,以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量,同時布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時更為準(zhǔn)確?()A.統(tǒng)計紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析7、計算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為,以下哪種方法可能需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練?()A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法8、計算機(jī)視覺中的場景理解是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個城市街道的場景圖像,包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場景理解方法的描述,正確的是:()A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個像素分類為不同的場景元素,但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測結(jié)合語義分割可以實現(xiàn)對場景的初步理解,但對于復(fù)雜的場景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關(guān)系,但建模過程復(fù)雜,計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進(jìn)行分析,不需要考慮潛在的語義信息9、計算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計的說法,錯誤的是()A.姿態(tài)估計可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常精確,不受物體形狀和遮擋的影響10、在計算機(jī)視覺中,目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)雜圖像中準(zhǔn)確檢測出不同類型的車輛,例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài),而且背景也較為復(fù)雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測,以下哪種方法通常被認(rèn)為是最有效的?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù),如邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法,如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法,根據(jù)預(yù)先定義的車輛模板進(jìn)行匹配D.對圖像進(jìn)行全局特征提取,然后基于這些特征進(jìn)行分類11、計算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于特征點匹配的方法,找到兩張圖像中的對應(yīng)點,然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級別的精確對齊,不存在任何誤差12、計算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計任務(wù),確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述,正確的是:()A.基于幾何模型的姿態(tài)估計方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準(zhǔn)確估計姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)不需要對物體的結(jié)構(gòu)和運動有先驗了解C.姿態(tài)估計的結(jié)果不受相機(jī)參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性13、在一個基于計算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中,需要對道路場景進(jìn)行理解和預(yù)測,例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準(zhǔn)確的場景理解和預(yù)測,以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵?()A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是14、圖像去模糊是計算機(jī)視覺中的一個難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動而產(chǎn)生模糊,以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準(zhǔn)確的估計?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法15、計算機(jī)視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細(xì)節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像,同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法16、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷,以下哪種圖像采集設(shè)備可能提供更高的分辨率和精度?()A.普通數(shù)碼相機(jī)B.工業(yè)線陣相機(jī)C.手機(jī)攝像頭D.監(jiān)控攝像頭17、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動作識別時,假設(shè)要分析一段運動員訓(xùn)練的視頻,識別出其中的各種動作,如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準(zhǔn)確識別這些動作,以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的?()A.對每一幀圖像進(jìn)行獨立的動作分類,然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀,忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息,將其視為一系列獨立的圖像18、在計算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性,哪一項是不正確的?()A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確,也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會影響三維重建的結(jié)果19、計算機(jī)視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣,以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法20、在計算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述,正確的是:()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)能夠生成逼真的圖像,但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定,容易模式崩潰B.變分自編碼器(VAE)生成的圖像多樣性好,但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高,能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)簡述圖像的色調(diào)調(diào)整方法。2、(本題5分)解釋計算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)。3、(本題5分)簡述圖像的色彩管理技術(shù)。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)以某品牌的產(chǎn)品包裝創(chuàng)新設(shè)計為例,分析其在造型、材質(zhì)、開啟方式等方面的創(chuàng)新如何提升產(chǎn)品的吸引力和用戶體驗。2、(本題5分)剖析某溫泉浴場的宣傳海報和室內(nèi)軟裝設(shè)計,探討如何通過視覺元素傳達(dá)舒適和放松的體驗。3、(本題5分)一家新興的電商平臺為了提升品牌知名度,設(shè)計了一套全新的APP界面。該界面以簡潔的布局、清新的色彩和直觀的圖標(biāo)為主要特色。請分析這套界面設(shè)計在用戶體驗、信息傳達(dá)效率、視覺吸引力方面的表現(xiàn),以及對于平臺業(yè)務(wù)增長可能產(chǎn)生的影響。4、(本題5分)某珠寶展覽的宣傳海報運用華麗的珠寶圖片和精致的排版,吸
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