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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁河北科技師范學(xué)院《插畫設(shè)計(jì)》
2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題2分,共30分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中,當(dāng)需要對(duì)監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤,以實(shí)現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時(shí),以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法2、對(duì)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(yùn)動(dòng)模型和外觀模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進(jìn)行跟蹤C(jī).當(dāng)出現(xiàn)遮擋時(shí),停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機(jī)調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)3、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解任務(wù)旨在理解圖像或視頻中的整體場景信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖片中的場景。以下關(guān)于場景理解的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過對(duì)物體、人物和環(huán)境的分析來理解場景的語義信息B.深度學(xué)習(xí)中的語義分割技術(shù)可以幫助區(qū)分場景中的不同區(qū)域和物體類別C.場景理解只需要考慮圖像中的視覺元素,不需要考慮上下文和先驗(yàn)知識(shí)D.可以結(jié)合地理信息和時(shí)間信息,進(jìn)一步豐富對(duì)場景的理解4、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇,哪一項(xiàng)是需要特別關(guān)注的?()A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機(jī)(MLP)架構(gòu)B.采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)架構(gòu),通過對(duì)抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)架構(gòu),但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)架構(gòu),處理圖像的序列信息5、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中,需要應(yīng)對(duì)姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別人臉的系統(tǒng),以下哪種人臉識(shí)別方法在處理這些變化時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性?()A.基于特征點(diǎn)的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別D.基于幾何形狀的人臉識(shí)別6、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像語義分割任務(wù)中,假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像,例如同時(shí)包含大物體和小物體的場景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述,正確的是:()A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對(duì)多尺度問題,通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像,分別進(jìn)行處理后再融合結(jié)果,能夠有效解決多尺度問題,但計(jì)算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時(shí)會(huì)引入大量的噪聲,降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決,只能盡量避免處理這類圖像7、在計(jì)算機(jī)視覺中,目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠在交通場景中檢測(cè)車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化,以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況?()A.基于傳統(tǒng)特征的檢測(cè)算法,如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測(cè)算法D.基于顏色特征的檢測(cè)算法8、計(jì)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。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn),哪一項(xiàng)是最為突出的?()A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時(shí)間過長,難以在短時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評(píng)估重建后的圖像質(zhì)量,沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計(jì)算資源需求過大,普通計(jì)算機(jī)難以承受9、當(dāng)進(jìn)行圖像的風(fēng)格遷移任務(wù)時(shí),假設(shè)要將一張照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風(fēng)格,同時(shí)保留照片的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。以下哪種方法在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)時(shí)可能更有效?()A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)格遷移算法,如Gatys等人提出的方法B.對(duì)圖像進(jìn)行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機(jī)改變圖像的像素值來模擬風(fēng)格遷移D.只對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行處理,忽略內(nèi)部區(qū)域10、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作,以下關(guān)于特征選擇的方法,哪一項(xiàng)是不太可行的?()A.提取運(yùn)動(dòng)員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來描述動(dòng)作11、對(duì)于視頻中的異常檢測(cè)任務(wù),假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常事件,如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測(cè)異常?()A.建立正常行為模型,對(duì)比檢測(cè)異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測(cè),直接忽略異常事件12、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過對(duì)視頻的分析,自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類,如傳球、射門和防守C.計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息,獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)13、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向。以下關(guān)于光流計(jì)算的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計(jì)算光流B.光流計(jì)算能夠?yàn)橐曨l中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何,光流計(jì)算都能準(zhǔn)確地估計(jì)像素運(yùn)動(dòng)D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計(jì)算,提高了計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率14、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機(jī)器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計(jì)的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是15、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行精細(xì)分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.模型對(duì)細(xì)胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺在智能安防中的應(yīng)用場景。3、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行社區(qū)服務(wù)中的人員識(shí)別和行為分析?三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建技術(shù),提高監(jiān)控圖像的清晰度。2、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的掌形識(shí)別系統(tǒng)。3、(本題5分)使用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),從環(huán)保監(jiān)測(cè)圖像中檢測(cè)出非法排放的污水口。4、(本題5分)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能倉儲(chǔ)管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)識(shí)別和定位。5、(本題5分)利用目標(biāo)檢測(cè)算法,在氣象圖像中檢測(cè)暴雨區(qū)域。四、分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)以某品牌的線下活動(dòng)現(xiàn)場布置為例,分析其在空間規(guī)劃、色彩搭配、裝飾元素等方面如
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