江西管理職業(yè)學(xué)院《三維設(shè)計基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
江西管理職業(yè)學(xué)院《三維設(shè)計基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
江西管理職業(yè)學(xué)院《三維設(shè)計基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
江西管理職業(yè)學(xué)院《三維設(shè)計基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
江西管理職業(yè)學(xué)院《三維設(shè)計基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁江西管理職業(yè)學(xué)院《三維設(shè)計基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第二學(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個小題,每小題2分,共30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、在計算機視覺的人臉識別任務(wù)中,假設(shè)要在一個大型數(shù)據(jù)庫中快速準(zhǔn)確地識別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識別的性能,以下哪種方法是常用且有效的?()A.提取人臉的全局特征,如整體形狀和輪廓B.僅關(guān)注人臉的局部特征,如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配2、計算機視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為,以下關(guān)于安防計算機視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡單的運動檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時性D.安防領(lǐng)域的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護和數(shù)據(jù)安全問題3、在計算機視覺的圖像修復(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4、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關(guān)于計算機視覺在VR/AR中的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進行識別,實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計算機視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制5、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域,每個區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)圖像進行器官分割,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于閾值的分割方法簡單直接,但對于復(fù)雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域,但容易受到噪聲影響C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級別的分類,效果較好,但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像,對于彩色圖像無法進行有效的分割6、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像,以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型?()A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)D.基于投影的方法7、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線,以下關(guān)于應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化的策略,哪一項是不正確的?()A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結(jié)合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型,適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息,不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進行增強訓(xùn)練8、計算機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9、對于視頻中的異常檢測任務(wù),假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件,如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測異常?()A.建立正常行為模型,對比檢測異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運動區(qū)域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測,直接忽略異常事件10、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻,識別其中運動員的各種動作,以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征?()A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法11、在計算機視覺中,以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測中的高層語義信息利用?()A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機制D.以上都是12、當(dāng)進行圖像的目標(biāo)計數(shù)任務(wù)時,假設(shè)要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量,例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準(zhǔn)確地完成計數(shù)任務(wù)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小,然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機猜測物體的數(shù)量13、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中,需要理解整個圖像的語義信息。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.單獨對圖像中的每個物體進行識別和分類就能實現(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14、在進行圖像增強時,我們常常需要在保持圖像細節(jié)的同時改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲,以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況?()A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波15、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊,以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準(zhǔn)?()A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的模型蒸餾技術(shù)。2、(本題5分)說明計算機視覺在文化遺產(chǎn)數(shù)字化中的作用。3、(本題5分)解釋計算機視覺中形狀描述子的作用和類型。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)基于深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)對跳水比賽中運動員入水姿勢的檢測。2、(本題5分)通過計算機視覺,對不同類型的麥稈畫作品進行分類。3、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,對足球比賽中的足球進行實時跟蹤。4、(本題5分)通過計算機視覺,對不同類型的竹編作品進行分類。5、(本題5分)對音樂MV中的舞蹈表演和音樂節(jié)奏的配合度進行評估。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)選取

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論