湖南工業(yè)大學(xué)科技學(xué)院《品牌形象設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)湖南工業(yè)大學(xué)科技學(xué)院

《品牌形象設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)我們要分析一個(gè)視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法2、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的人員動(dòng)作進(jìn)行分類，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動(dòng)作變化，準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在動(dòng)作識(shí)別中無(wú)法捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息，適用于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)D.動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強(qiáng)的通用性3、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過(guò)監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為，以下哪種方法可能需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法4、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要理解整個(gè)圖像的語(yǔ)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(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨(dú)對(duì)圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別和分類就能實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對(duì)場(chǎng)景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割和圖模型可以更好地理解場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系D.場(chǎng)景理解只適用于簡(jiǎn)單的室內(nèi)場(chǎng)景，對(duì)于復(fù)雜的戶外場(chǎng)景無(wú)法處理5、計(jì)算機(jī)視覺中的車牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識(shí)別，以下關(guān)于車牌識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測(cè)和字符分割的方法對(duì)車牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識(shí)別出字符，但對(duì)車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識(shí)別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無(wú)法正常運(yùn)行D.車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無(wú)關(guān)6、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(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7、在計(jì)算機(jī)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(wèn)題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對(duì)分類模型的影響？（）A.對(duì)少數(shù)類進(jìn)行過(guò)采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進(jìn)行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進(jìn)行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡，直接訓(xùn)練模型D.隨機(jī)選擇樣本進(jìn)行訓(xùn)練8、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷時(shí)，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價(jià)值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取9、計(jì)算機(jī)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(gè)在復(fù)雜場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)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(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，但對(duì)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(jì)算復(fù)雜度低，適用于實(shí)時(shí)跟蹤要求高的場(chǎng)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(shí)容易丟失D.目標(biāo)跟蹤算法只要在初始幀中準(zhǔn)確檢測(cè)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、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)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(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)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(chǎng)景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)11、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆＜僭O(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動(dòng)分割是最準(zhǔn)確的方法，不需要借助計(jì)算機(jī)算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學(xué)影像分割問(wèn)題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預(yù)處理無(wú)關(guān)12、在計(jì)算機(jī)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(guò)多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實(shí)、文物保護(hù)和工業(yè)設(shè)計(jì)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(wú)誤的，能夠完全還原物體的真實(shí)三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會(huì)對(duì)三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響13、在計(jì)算機(jī)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(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法14、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像增強(qiáng)技術(shù)用于改善圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的描述，不正確的是（）A.圖像增強(qiáng)可以包括對(duì)比度增強(qiáng)、銳化、去噪等操作B.圖像增強(qiáng)的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務(wù)C.過(guò)度的圖像增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強(qiáng)只對(duì)低質(zhì)量的圖像有效果，對(duì)于高質(zhì)量的圖像沒有必要進(jìn)行增強(qiáng)15、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)，例如統(tǒng)計(jì)圖像中物體的數(shù)量。假設(shè)要計(jì)算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對(duì)象識(shí)別方法可以準(zhǔn)確快速地完成目標(biāo)計(jì)數(shù)B.深度學(xué)習(xí)中的回歸模型不適合用于目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)C.目標(biāo)的大小、形狀和分布對(duì)計(jì)數(shù)結(jié)果沒有影響D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)的密度估計(jì)方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計(jì)數(shù)16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失17、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體，同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長(zhǎng)期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法18、計(jì)算機(jī)視覺在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無(wú)人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在無(wú)人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.惡劣天氣會(huì)影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的難度B.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達(dá)和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會(huì)顯著下降，無(wú)法正常工作D.針對(duì)惡劣天氣，可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性19、在計(jì)算機(jī)視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要對(duì)一組風(fēng)景圖像進(jìn)行特征提取，以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務(wù)。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征20、計(jì)算機(jī)視覺在無(wú)人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個(gè)UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r(shí)分析圖像，計(jì)算與障礙物的距離和相對(duì)速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測(cè)量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制，實(shí)現(xiàn)自主飛行二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)的含義。2、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在陶瓷生產(chǎn)中的缺陷檢測(cè)。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在通信行業(yè)中的信號(hào)處理和優(yōu)化。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某品牌的線下活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)布置為例，分析其在空間規(guī)劃、色彩搭配、裝飾元素等方面如何營(yíng)造活動(dòng)氛圍，提升品牌形象。2、（本題5分）以某品牌的戶外廣告創(chuàng)意設(shè)計(jì)為例，分析其在畫面設(shè)計(jì)、文案撰寫、互動(dòng)元素等方面如何吸引路人的注意，提升品牌的知名度和美譽(yù)度。3、（本題5分）分析某運(yùn)動(dòng)康復(fù)中心的室內(nèi)裝