河北環(huán)境工程學(xué)院《招貼創(chuàng)意設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《招貼創(chuàng)意設(shè)計》2023-2024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30個小題，每小題1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、計算機視覺中的圖像修復(fù)是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法2、在計算機視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應(yīng)能力3、在計算機視覺的立體視覺任務(wù)中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是4、計算機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，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于時空特征提取的方法，捕捉動作在時間和空間上的變化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5、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進行對齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點的配準(zhǔn)方法對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性，但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計算簡單，但對光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇，與圖像的質(zhì)量和特征無關(guān)6、在計算機視覺中，三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實、文物保護和工業(yè)設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會對三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響7、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以輔助飛行和導(dǎo)航。假設(shè)一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關(guān)于UAV計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準(zhǔn)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(xué)習(xí)算法的結(jié)合可以為UAV提供更準(zhǔn)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8、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中，我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進行重建D.基于模型擬合的重建方法9、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡，直接訓(xùn)練模型D.隨機選擇樣本進行訓(xùn)練10、在計算機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11、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)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(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時仍能準(zhǔn)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12、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設(shè)要在一個智能交互系統(tǒng)中實現(xiàn)實時準(zhǔn)確的手勢識別，以下關(guān)于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢識別中無法處理復(fù)雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求13、計算機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)要通過計算機視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計算機視覺在智能交通中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計數(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.計算機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，實現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號配時14、在計算機視覺的應(yīng)用中，人臉識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個人臉識別系統(tǒng)正在進行身份驗證，以下關(guān)于人臉識別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準(zhǔn)確率沒有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)信息，如紅外圖像，可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題15、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16、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時保持可接受的視覺質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP17、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇，哪一項是需要特別關(guān)注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機（MLP）架構(gòu)B.采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)，通過對抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，處理圖像的序列信息18、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標(biāo)志、車輛和行人。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識別不同光照和天氣條件下的交通對象，不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應(yīng)用，用于目標(biāo)檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器（如雷達、激光雷達）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性19、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設(shè)要為機器人導(dǎo)航提供深度信息，以下關(guān)于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導(dǎo)航C.深度估計的精度對機器人導(dǎo)航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低20、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的行為進行分析和理解，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理，就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關(guān)性對于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結(jié)果沒有影響21、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質(zhì)量檢測系統(tǒng)中，需要檢測產(chǎn)品表面的微小缺陷，如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣，以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效？（）A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學(xué)操作C.閾值分割算法D.霍夫變換22、當(dāng)進行圖像的去霧處理時，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調(diào)整圖像的亮度和飽和度23、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關(guān)于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復(fù)雜場景中能夠準(zhǔn)確計算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計方法能夠提高估計的準(zhǔn)確性和魯棒性24、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析25、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)嬜髌愤M行真?zhèn)舞b定的計算機視覺系統(tǒng)，需要對作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景？（）A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是26、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標(biāo)外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計算復(fù)雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標(biāo)D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能27、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節(jié)B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊28、計算機視覺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)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無法發(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)合先驗知識和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果29、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對一幅古老的繪畫進行數(shù)字化修復(fù)和增強，以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn)，哪一項是最為顯著的？（）A.由于年代久遠，原畫作的顏色信息缺失嚴重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.缺乏對原畫作創(chuàng)作時所用顏料的了解，難以準(zhǔn)確還原顏色D.修復(fù)過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復(fù)效果30、計算機視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設(shè)一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品，實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r監(jiān)測貨架上商品的庫存水平，及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別所有商品的包裝和標(biāo)簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持二、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于計算機視覺的智能安防監(jiān)控系統(tǒng)，實時檢測異常人員和行為。2、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類鯨豚的計算機視覺應(yīng)用。3、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對乒乓球比賽中擦邊球的檢測。4、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)的圖像目標(biāo)檢測技術(shù)，檢測視頻中的多個目標(biāo)類別和位置。5、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)模型，對古