寶雞文理學(xué)院《插畫(huà)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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(jué)中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像的多層次特征，具有很強(qiáng)的表達(dá)能力C.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)沒(méi)有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要2、圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像，需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以突出細(xì)節(jié)。以下哪種圖像增強(qiáng)方法可以有效地提高圖像的對(duì)比度，同時(shí)避免過(guò)度增強(qiáng)導(dǎo)致的噪聲放大？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對(duì)一幅古老的繪畫(huà)進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)和增強(qiáng)，以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是最為顯著的？（）A.由于年代久遠(yuǎn)，原畫(huà)作的顏色信息缺失嚴(yán)重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對(duì)原畫(huà)作創(chuàng)作時(shí)所用顏料的了解，難以準(zhǔn)確還原顏色D.修復(fù)過(guò)程中可能引入新的顏色偏差，影響修復(fù)效果4、假設(shè)要開(kāi)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(jué)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(chǎng)提取C.紋理特征提取D.以上都是5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人物姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項(xiàng)是比較困難的？（）A.從公開(kāi)的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動(dòng)作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶(hù)分享的健身照片7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)正在道路上行駛，需要識(shí)別各種交通標(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對(duì)前方物體進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像分類(lèi)，就能實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割對(duì)于理解復(fù)雜的道路場(chǎng)景至關(guān)重要C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對(duì)于交通標(biāo)志的識(shí)別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉檢測(cè)和識(shí)別是熱門(mén)研究方向。假設(shè)要在一個(gè)大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行快速準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)中，對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的顯著性檢測(cè)旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測(cè)顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于對(duì)比度的方法通過(guò)計(jì)算圖像區(qū)域與周?chē)鷧^(qū)域的差異來(lái)確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測(cè)D.顯著性檢測(cè)的結(jié)果總是與人類(lèi)的視覺(jué)注意力機(jī)制完全一致，沒(méi)有偏差11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出汽車(chē)的位置和類(lèi)別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類(lèi)器的方法在復(fù)雜場(chǎng)景下檢測(cè)效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過(guò)生成候選區(qū)域和分類(lèi)回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法只關(guān)注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)都具有同樣出色的性能12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進(jìn)行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時(shí)能夠生成更自然和逼真的結(jié)果？（）A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)13、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的動(dòng)物圖像進(jìn)行分類(lèi)，將其分為貓、狗、兔子等類(lèi)別。在進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí)，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無(wú)需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對(duì)圖像分類(lèi)的結(jié)果影響不大，主要取決于分類(lèi)器的性能D.為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測(cè)生產(chǎn)線(xiàn)上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)正常零件和缺陷零件的特征差異，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷檢測(cè)C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)需要具備高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中只能檢測(cè)外觀缺陷，對(duì)于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無(wú)法進(jìn)行評(píng)估15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門(mén)禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)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(kù)，并且識(shí)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(shí)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(shí)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16、在圖像分類(lèi)任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對(duì)一組包含不同動(dòng)物的圖像進(jìn)行分類(lèi)，以下關(guān)于圖像分類(lèi)模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類(lèi)準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對(duì)模型的性能提升沒(méi)有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類(lèi)器，可以提高圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類(lèi)模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計(jì)特征17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過(guò)車(chē)載攝像頭識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線(xiàn)，以下關(guān)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項(xiàng)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(dá)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(xiàn)C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對(duì)不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，人臉檢測(cè)和識(shí)別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測(cè)和識(shí)別的說(shuō)法，不正確的是（）A.人臉檢測(cè)旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識(shí)別是在檢測(cè)到人臉的基礎(chǔ)上，對(duì)人臉的身份進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測(cè)和識(shí)別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰(zhàn)，如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何錯(cuò)誤率和安全隱患19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見(jiàn)解。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)視頻的分析，自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)，如傳球、射門(mén)和防守C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無(wú)需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)快速運(yùn)動(dòng)的物體進(jìn)行光流估計(jì)，同時(shí)場(chǎng)景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計(jì)算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過(guò)插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無(wú)限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制22、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無(wú)法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果24、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過(guò)程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變，保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點(diǎn)跟蹤方法對(duì)目標(biāo)形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C(jī).深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時(shí)容易丟失目標(biāo)，無(wú)法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對(duì)目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)中圖像預(yù)處理的常見(jiàn)方法及作用。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)的概念及用途。3、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的透視變換用途。4、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的幾何變換有哪些及用途。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某音樂(lè)節(jié)的海報(bào)設(shè)計(jì)為例，分析其如何利用色彩、圖形、字體等元素傳達(dá)音樂(lè)節(jié)的風(fēng)格和氛圍，吸引音樂(lè)愛(ài)好者參加。2、（本題5分）解析某電商平臺(tái)的購(gòu)物車(chē)頁(yè)面設(shè)計(jì)，探討其在功能布局、視覺(jué)效果、用戶(hù)體驗(yàn)方面的表現(xiàn)，以及如何提高用戶(hù)的購(gòu)物效率和滿(mǎn)意度。3、（本題5分）某圖書(shū)館的借閱卡設(shè)計(jì)具有文化底蘊(yùn)，融合了書(shū)籍元素和傳統(tǒng)圖案。請(qǐng)?zhí)接懺摻栝喛ㄔO(shè)計(jì)如何體現(xiàn)圖書(shū)館的特色，如何增強(qiáng)讀者的歸屬感，以及在推廣閱讀文化方面的作用。4、（本題5分）分