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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頁廈門大學(xué)《web頁面及U設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)》
2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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)視覺的圖像特征提取中,假設(shè)要提取對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)于特征提取方法的描述,正確的是:()A.SIFT特征具有良好的不變性,但計(jì)算復(fù)雜度高,實(shí)時(shí)性差B.HOG特征對光照變化適應(yīng)性強(qiáng),但對旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取,但特征表達(dá)能力有限D(zhuǎn).沒有一種特征提取方法能夠同時(shí)滿足對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求2、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)要修復(fù)一張老照片中缺失的部分,以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述,正確的是:()A.基于紋理合成的圖像修復(fù)方法能夠完美恢復(fù)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)B.深度學(xué)習(xí)中的自編碼器在圖像修復(fù)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示C.圖像修復(fù)的結(jié)果不受缺失區(qū)域的大小和形狀的影響D.結(jié)合先驗(yàn)知識和上下文信息的深度學(xué)習(xí)方法可以產(chǎn)生更合理和自然的修復(fù)效果3、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,跟蹤一個(gè)移動的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個(gè)快速移動的車輛,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,正確的是:()A.基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法在處理非線性運(yùn)動時(shí)效果最佳B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波方法能夠快速適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化和遮擋情況C.目標(biāo)跟蹤算法不需要考慮目標(biāo)的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性只取決于初始幀中目標(biāo)的定位精度4、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5、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域,同時(shí)要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中最為常用和有效?()A.形態(tài)學(xué)操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運(yùn)用6、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時(shí)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(xiàng)是不正確的?()A.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法,找到兩張圖像中的對應(yīng)點(diǎn),然后計(jì)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(shí)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7、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8、計(jì)算機(jī)視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關(guān)于動作識別方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以基于時(shí)空特征提取的方法,捕捉動作在時(shí)間和空間上的變化B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關(guān)注人體的關(guān)節(jié)位置,不需要考慮人體的整體形態(tài)D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結(jié)合音頻和視頻信息,可以提高動作識別的準(zhǔn)確率9、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進(jìn)行處理和理解。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為,包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術(shù)在處理這種復(fù)雜的群體行為時(shí)最為有效?()A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結(jié)合軌跡分析D.深度學(xué)習(xí)的行為識別模型10、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像超分辨率重建任務(wù),將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色?()A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是11、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)重識別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個(gè)大型商場的多個(gè)攝像頭中尋找一個(gè)特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識別的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過提取目標(biāo)的特征,如顏色、形狀和紋理,來進(jìn)行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標(biāo)的特征庫,快速在多個(gè)攝像頭中進(jìn)行匹配和搜索12、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)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(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是13、在計(jì)算機(jī)視覺中,視頻摘要生成是從長視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述,不正確的是()A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語義信息,生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容,沒有任何信息丟失14、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于視覺的姿態(tài)估計(jì)可以通過分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來計(jì)算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個(gè)攝像頭的圖像信息,提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計(jì)通常需要先對物體進(jìn)行建模,然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確,不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響15、計(jì)算機(jī)視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在智能交通中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過車輛檢測和計(jì)數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向,為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計(jì)算機(jī)視覺在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號配時(shí)16、在計(jì)算機(jī)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(gè)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(shí)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17、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中,假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋,以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(jī)(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)D.注意力機(jī)制(AttentionMechanism)18、計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域進(jìn)行精確分割,以下哪種技術(shù)可能對提高分割精度有較大幫助?()A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量19、在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中,當(dāng)需要對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和跟蹤,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20、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別,以下關(guān)于人臉識別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫,并且識別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征,但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要更新和優(yōu)化,能夠一直保持高準(zhǔn)確率二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在隧道安全檢測中的方法。2、(本題5分)簡述圖像的色彩空間及其轉(zhuǎn)換的目的。3、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)技術(shù)。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析某飲料品牌的自動售賣機(jī)外觀設(shè)計(jì),研究其如何運(yùn)用視覺元素吸引消費(fèi)者購買飲料。2、(本題5分)分析某珠寶品牌的廣告視頻設(shè)計(jì),研究其如何運(yùn)用視覺和音頻元素展現(xiàn)珠寶的美麗和價(jià)值。3、(本題5分)剖析某電視劇的劇照設(shè)計(jì),討論其如何通過視覺元素吸引觀眾關(guān)注電視劇并傳達(dá)劇情情感。4、(本題5分)分析某茶葉店的店面招牌設(shè)計(jì),思考其如何通過字體、色彩、材質(zhì)等元素突出品牌特
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