云南農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《環(huán)境雕塑造型》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁云南農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《環(huán)境雕塑造型》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個小題,每小題1分,共25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、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容,還需要考慮幀之間的時間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容,不存在任何挑戰(zhàn)2、在計算機視覺中,深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關(guān)于深度估計的說法,錯誤的是()A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確,不需要進行后處理和優(yōu)化3、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準(zhǔn)方法可能更適合處理這種情況?()A.基于特征點匹配的方法,如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加,不進行任何配準(zhǔn)操作C.基于圖像灰度值的配準(zhǔn)方法,計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配4、在計算機視覺中,人臉檢測和識別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測和識別的說法,不正確的是()A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉,并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎(chǔ)上,對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑戰(zhàn),如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何錯誤率和安全隱患5、計算機視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動物,以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標(biāo)的模型來預(yù)測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進行跟蹤C.視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性6、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在人群中行走的人,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于濾波的方法,如卡爾曼濾波和粒子濾波,可以預(yù)測目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征,提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過程中,目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法,可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢,提高跟蹤性能7、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像分類任務(wù),例如區(qū)分不同種類的動物圖片,為了提高模型的泛化能力和防止過擬合,以下哪種技術(shù)可能是有效的?()A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.模型融合D.以上都是8、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行精確配準(zhǔn),圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果?()A.基于特征的配準(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)9、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇,哪一項是需要重點考慮的?()A.選擇具有高維度的特征向量,包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示,提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性,隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征,忽略形狀和紋理等特征10、目標(biāo)檢測是計算機視覺中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛,以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜場景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)中的單階段目標(biāo)檢測算法比兩階段算法速度快,但精度較低C.目標(biāo)檢測算法只需要關(guān)注目標(biāo)的位置,不需要考慮目標(biāo)的類別D.目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標(biāo)大小變化的影響11、在計算機視覺的視頻理解任務(wù)中,例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù),需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢?()A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機制D.以上都是12、在目標(biāo)檢測中,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的特點是()A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標(biāo)檢測D.對遮擋不敏感13、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計算機視覺的應(yīng)用中,目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述,不準(zhǔn)確的是()A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識別圖像或視頻中特定類別的物體,并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像,對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用14、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,需要根據(jù)用戶提供的示例圖像從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫中找到相似的圖像。假設(shè)要構(gòu)建一個高效的圖像搜索引擎,能夠快速準(zhǔn)確地返回相關(guān)圖像。以下哪種圖像檢索方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時性能更優(yōu)?()A.基于內(nèi)容的圖像檢索B.基于文本標(biāo)注的圖像檢索C.基于哈希編碼的圖像檢索D.基于深度學(xué)習(xí)特征的圖像檢索15、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題,某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響?()A.對少數(shù)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡,直接訓(xùn)練模型D.隨機選擇樣本進行訓(xùn)練16、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域準(zhǔn)確分割出來。以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.基于閾值的分割方法簡單高效,適用于所有類型的醫(yī)學(xué)圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)像素的相似性進行分割,但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時表現(xiàn)不佳,難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域17、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像檢索任務(wù),例如在海量圖像庫中查找相似的圖像,以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產(chǎn)生重要影響?()A.全局特征B.局部特征C.深度學(xué)習(xí)特征D.以上都是18、計算機視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設(shè)在一個微創(chuàng)手術(shù)中,計算機視覺用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計算機視覺在醫(yī)療手術(shù)中的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過實時圖像分析,為醫(yī)生提供器械與組織的相對位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g(shù)區(qū)域進行精準(zhǔn)的分割和標(biāo)注,幫助醫(yī)生識別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計算機視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不存在任何風(fēng)險和誤差D.可以與機器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合,實現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作19、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中,假設(shè)要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài),例如估計一個機器人手臂的關(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.基于立體視覺的方法,通過多個相機的觀測B.利用深度學(xué)習(xí)模型直接預(yù)測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)20、當(dāng)進行圖像的顯著性檢測時,假設(shè)要從一張復(fù)雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關(guān)注的區(qū)域,例如在一張風(fēng)景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準(zhǔn)確?()A.基于頻率域分析的方法,計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法,比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進行任何計算,主觀判斷顯著性區(qū)域21、在計算機視覺中,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行匹配D.對圖像進行全局特征提取,然后基于這些特征進行分類22、在計算機視覺的人臉識別任務(wù)中,假設(shè)要實現(xiàn)一個能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項是最重要的?()A.對人臉圖像進行歸一化處理,統(tǒng)一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理,增強面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果,提高美觀度D.隨機裁剪圖像,增加數(shù)據(jù)多樣性23、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇,哪一項是不正確的?()A.選擇基于變換的壓縮算法,如離散余弦變換(DCT)B.采用無損壓縮算法,確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比,不關(guān)心圖像的視覺質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法24、在計算機視覺的視覺跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,以下哪種策略可能是有效的?()A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是25、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域,以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結(jié)構(gòu)的理解?()A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋計算機視覺在藥物研發(fā)中的作用。2、(本題5分)說明計算機視覺在藝術(shù)創(chuàng)作和設(shè)計中的應(yīng)用。3、(本題5分)描述計算機視覺在海嘯預(yù)警中的應(yīng)用。4、(本題5分)簡述計算機視覺在電力系統(tǒng)中的線路巡檢和故障檢測。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析某品牌的網(wǎng)站設(shè)計,探討其在界面布局、色彩搭配、交互設(shè)計等方面的特點,以及如何提升用戶體驗和品牌形象。2、(本題5分)分析某品牌的網(wǎng)站設(shè)計中的導(dǎo)航設(shè)計,探討其如何通過清晰的導(dǎo)航設(shè)計提升用戶在網(wǎng)站上的瀏覽體驗。3、(本題5分)分析某運動品牌的運動場館設(shè)計,研究其如何通過空間布局、設(shè)施配備、色彩運用等營

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