貴陽信息科技學(xué)院《裝飾基礎(chǔ)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
貴陽信息科技學(xué)院《裝飾基礎(chǔ)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
貴陽信息科技學(xué)院《裝飾基礎(chǔ)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
貴陽信息科技學(xué)院《裝飾基礎(chǔ)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共2頁貴陽信息科技學(xué)院《裝飾基礎(chǔ)》2024-2025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)視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動的物體,同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性?()A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運(yùn)動估計(jì)的跟蹤方法2、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述,正確的是:()A.基于立體視覺的方法需要多視角的圖像,并且對相機(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息,但對環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動中恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)方法只適用于靜態(tài)場景,無法處理動態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型3、計(jì)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(xiàng)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(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4、在計(jì)算機(jī)視覺中,目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的選擇,哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的因素?()A.算法的檢測速度,以滿足實(shí)時(shí)性要求B.算法在小目標(biāo)檢測上的性能,因?yàn)檐囕v和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度,越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開源,開源的算法更易于使用5、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)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(gè)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(shí)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(jì)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6、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中,需要理解整個(gè)圖像的語義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系,以下關(guān)于場景理解方法的描述,正確的是:()A.單獨(dú)對圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識別和分類就能實(shí)現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景,對于復(fù)雜的戶外場景無法處理7、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識別人臉表情的計(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.生成對抗網(wǎng)絡(luò)8、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲,同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴(yán)重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像,以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時(shí),最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息?()A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法9、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述,不正確的是()A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),不受復(fù)雜環(huán)境的影響10、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行精確分割,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.手動分割是最準(zhǔn)確的方法,不需要借助計(jì)算機(jī)算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法,與圖像的預(yù)處理無關(guān)11、計(jì)算機(jī)視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法,不正確的是()A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗(yàn)知識進(jìn)行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達(dá)到了非常完美的程度,能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容12、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去霧任務(wù)中,假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣,恢復(fù)清晰的場景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述,正確的是:()A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計(jì)霧的濃度和傳播參數(shù),否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動學(xué)習(xí)霧的特征,但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后,顏色和對比度會發(fā)生嚴(yán)重失真,影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果13、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準(zhǔn)確的三維重建結(jié)果,以下哪種技術(shù)是重要的?()A.基于立體視覺的方法,通過匹配不同圖像中的對應(yīng)點(diǎn)B.直接使用二維圖像的平均信息來估計(jì)三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差,進(jìn)行簡單的重建D.隨機(jī)生成三維模型,然后與二維圖像進(jìn)行匹配14、目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù),例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)目標(biāo)檢測系統(tǒng),以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于區(qū)域建議的方法,如R-CNN系列算法,通過生成候選區(qū)域并對其進(jìn)行分類和定位來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測B.一階段目標(biāo)檢測算法,如YOLO和SSD,直接在圖像上進(jìn)行目標(biāo)的分類和定位,速度相對較快C.目標(biāo)檢測算法的性能通常用準(zhǔn)確率、召回率和平均精度均值(mAP)等指標(biāo)來評估D.目標(biāo)檢測算法的精度和速度是相互獨(dú)立的,提高精度不會影響速度,反之亦然15、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個(gè)情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識別表情,以下關(guān)于表情識別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細(xì)微變化不敏感,識別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征,但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征,但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情,對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在海洋科學(xué)研究中的作用。2、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在溫室環(huán)境監(jiān)測中的作用。3、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測?4、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在制鞋工業(yè)中的作用。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)開發(fā)一個(gè)能夠識別不同種類龜類的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。2、(本題5分)開發(fā)一個(gè)能夠識別不同種類嚙齒動物的程序。3、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng),利用計(jì)算機(jī)視覺檢測商場電梯的運(yùn)行安全。4、(本題5分)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng),根據(jù)作物生長情況精準(zhǔn)控制灌溉量。5、(本題5分)利用深度學(xué)習(xí)算法,對不同種類的零食圖像進(jìn)行分類。四、分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)分析某時(shí)尚雜志的版面設(shè)計(jì),討論其在圖片選擇、文字排版、色彩搭配等方面的特點(diǎn),以及如何體現(xiàn)時(shí)尚感和引領(lǐng)潮流。2、(本題1

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