深圳大學(xué)《中外經(jīng)典紋樣與圖形》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
深圳大學(xué)《中外經(jīng)典紋樣與圖形》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
深圳大學(xué)《中外經(jīng)典紋樣與圖形》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共2頁深圳大學(xué)《中外經(jīng)典紋樣與圖形》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15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、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解任務(wù)包括對(duì)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(xiàng)是不正確的?()A.可以通過對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實(shí)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(shí)圖譜和語義理解技術(shù),對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋2、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)(ImageRegistration)時(shí),即對(duì)齊兩幅或多幅圖像,假設(shè)我們要將不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn),由于地形變化和拍攝角度的差異,以下哪個(gè)因素可能對(duì)配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響?()A.圖像的分辨率B.選擇的特征點(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性3、計(jì)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?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測人群中的異常行為,以下關(guān)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.優(yōu)先保證實(shí)時(shí)性,即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性,允許一定的延遲C.不考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,只能根據(jù)具體情況選擇其一4、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)中,統(tǒng)計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一個(gè)果園中蘋果的數(shù)量,以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于圖像分割和對(duì)象識(shí)別的方法,先分割出每個(gè)蘋果,然后進(jìn)行計(jì)數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測蘋果的數(shù)量C.目標(biāo)計(jì)數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響,任何情況下都能準(zhǔn)確計(jì)數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性5、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)證的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識(shí)別中具有較高的準(zhǔn)確性?()A.細(xì)節(jié)點(diǎn)提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是6、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),用于情感分析和人機(jī)交互。考慮到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異,以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)?()A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)7、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,正確的是:()A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容8、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,異常事件檢測是重要功能之一。假設(shè)要在一個(gè)倉庫的監(jiān)控視頻中檢測出異常的人員活動(dòng)或物品移動(dòng)。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時(shí)能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常?()A.基于規(guī)則的檢測B.基于統(tǒng)計(jì)模型的檢測C.基于深度學(xué)習(xí)的檢測D.基于人工觀察的檢測9、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤10、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要識(shí)別道路上的交通標(biāo)志,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息,提高交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像,快速準(zhǔn)確地識(shí)別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識(shí)別,計(jì)算機(jī)視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器(如雷達(dá)、激光雷達(dá))的輔助,僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中,去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像,以下關(guān)于圖像去噪方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲,但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息,沒有任何損失12、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中,目標(biāo)檢測是一項(xiàng)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(shí)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(duì)于動(dòng)態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動(dòng)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13、在計(jì)算機(jī)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)域精確地分割出來,以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)可能更具優(yōu)勢(shì)?()A.基于閾值的分割方法,根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法,從種子點(diǎn)開始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法,如U-NetD.隨機(jī)分割圖像,然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整14、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中,輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小,以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.計(jì)算機(jī)視覺算法可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個(gè)體差異和掃描參數(shù)的變化對(duì)腫瘤檢測結(jié)果沒有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗(yàn)知識(shí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠提高腫瘤檢測的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對(duì)計(jì)算機(jī)視覺算法的性能沒有影響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4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理序列圖像?2、(本題5分)簡述圖像的伽馬校正方法。3、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺中圖像分類的任務(wù)和方法。4、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在舊貨回收行業(yè)中的應(yīng)用。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)利用圖像增強(qiáng)技術(shù),改善水下攝影圖像的色彩和清晰度。3、(本題5分)開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類貝類的程序。4、(本題5分)開發(fā)一個(gè)可以識(shí)別不同種類犬科動(dòng)物的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用。5、(本題5分)對(duì)舞蹈比賽的評(píng)分公正性進(jìn)行基于計(jì)算機(jī)視覺的輔助評(píng)估。四、分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)某知名運(yùn)動(dòng)品牌推出了一系列新的廣告海報(bào),其色彩運(yùn)用大膽且充滿活力,圖形簡潔而富有動(dòng)感。請(qǐng)分析該海報(bào)設(shè)計(jì)在傳達(dá)品牌形象、吸引目標(biāo)受眾以及激發(fā)購買欲望方面的成功之處,并探討其在視覺元素組合和排版布局上的特

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