湖南工業(yè)大學(xué)科技學(xué)院《標(biāo)志設(shè)計》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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頁湖南工業(yè)大學(xué)科技學(xué)院《標(biāo)志設(shè)計》

2022-2023學(xué)年第一學(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、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)雜圖像中準(zhǔn)確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復(fù)雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認(rèn)為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，如邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據(jù)預(yù)先定義的車輛模板進(jìn)行匹配D.對圖像進(jìn)行全局特征提取，然后基于這些特征進(jìn)行分類2、計算機視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關(guān)于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠?qū)η騿T的動作進(jìn)行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺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)3、當(dāng)利用計算機視覺進(jìn)行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準(zhǔn)確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是4、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別，以下關(guān)于行人重識別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感，識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定，不受影響5、計算機視覺中的目標(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)要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識別的描述，哪一項是不準(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，快速在多個攝像頭中進(jìn)行匹配和搜索6、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(yuǎn)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7、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關(guān)于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識別和認(rèn)證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力8、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標(biāo)檢測中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是9、計算機視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在復(fù)雜場景中運動的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準(zhǔn)確預(yù)測目標(biāo)的運動軌跡，但對目標(biāo)外觀變化適應(yīng)性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復(fù)雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且在目標(biāo)被遮擋時容易丟失D.目標(biāo)跟蹤算法只要在初始幀中準(zhǔn)確檢測到目標(biāo)，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準(zhǔn)確性10、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應(yīng)用需要實時生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗，或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機視覺技術(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關(guān)重要？（）A.實時渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用11、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)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(fù)雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測C.目標(biāo)檢測算法只關(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)檢測算法對于小目標(biāo)的檢測都具有同樣出色的性能12、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)13、計算機視覺中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)要對一個古老建筑進(jìn)行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)在三維重建中也有應(yīng)用，能夠?qū)W習(xí)從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致14、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務(wù)需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對一批電子產(chǎn)品的外觀進(jìn)行檢測，要求快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務(wù)時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測15、在計算機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，但計算復(fù)雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應(yīng)性強，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滿足對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明計算機視覺在交通擁堵預(yù)測中的應(yīng)用。2、（本題5分）描述計算機視覺在影視制作中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的人群密度估計任務(wù)。4、（本題5分）說明計算機視覺在航空航天領(lǐng)域的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的鞋子品牌和款式進(jìn)行分類和識別。2、（本題5分）對健身操教學(xué)視頻中的動作標(biāo)準(zhǔn)度進(jìn)行自動評估和指導(dǎo)。3、（本題5分）對舞蹈比賽中的舞蹈技巧難度和藝術(shù)表現(xiàn)力進(jìn)行評估。4、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，對足球訓(xùn)練中的球員動作進(jìn)行分析和改進(jìn)建議。5、（本題5分）在安防領(lǐng)域，利用計算機視覺檢測異常行為和入侵事件。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某校園文化節(jié)的海報和活動現(xiàn)場布置設(shè)計，研究如何通過視覺元素體現(xiàn)校園文化特色，營造歡樂的節(jié)日氛圍。2、（本