自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁攀枝花攀西職業(yè)學院《三維設計基礎》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以輔助飛行和導航。假設一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關于UAV計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學習算法的結(jié)合可以為UAV提供更準確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統(tǒng)的性能沒有影響2、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息3、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關于VR/AR計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學習的頭部運動跟蹤算法可以實現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響4、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含多種物體的圖像中準確檢測出汽車的位置和類別。以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標檢測C.目標檢測算法只關注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關系D.所有的目標檢測算法對于小目標的檢測都具有同樣出色的性能5、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設要在一個室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置，以下關于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標志物的跟蹤與定位方法在標志物被遮擋時仍能準確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動態(tài)障礙物對視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小6、在計算機視覺的應用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法7、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標。假設要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數(shù)據(jù)，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準確性8、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感9、計算機視覺中，以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪10、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進行診斷和治療。這張醫(yī)學圖像可能存在噪聲、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雜情況時可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設定閾值進行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學習的語義分割算法，如U-NetD.隨機分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進行調(diào)整11、當利用計算機視覺進行圖像去模糊任務，恢復清晰的圖像，以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是12、在計算機視覺的發(fā)展中，模型的可解釋性是一個重要的研究方向。以下關于模型可解釋性的描述，不準確的是（）A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術，如特征圖可視化和類激活映射，可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計算機視覺模型都具有良好的可解釋性，能夠清晰地解釋其決策依據(jù)13、在圖像配準任務中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲14、當進行圖像的目標計數(shù)任務時，假設要統(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確地完成計數(shù)任務？（）A.基于深度學習的目標計數(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15、計算機視覺中的視頻理解任務包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關鍵信息，提高理解的準確性C.視頻理解只需要關注視覺信息，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，對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行健身器材的檢測和設計？2、（本題5分）解釋計算機視覺在通信行業(yè)中的信號處理和優(yōu)化。3、（本題5分）描述計算機視覺在泥石流預警中的應用。4、（本題5分）解釋計算機視覺在太陽能發(fā)電中的作用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的化妝品圖像進行分類。2、（本題5分）使用目標跟蹤算法，跟蹤馬戲表演中動物的表演動作。3、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對馬拉松比賽中的運動員進行實時排名和速度估算。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）運用圖像識別算法，對不同類型的交通工具圖像進行分類和識別。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）觀察某家居品牌的新品發(fā)布會設計，闡述其如何通過視覺效果和活動流程展示新品和品牌理念。2、（本