湖南工業(yè)大學科技學院《品牌形象設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖南工業(yè)大學科技學院

《品牌形象設計》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設我們要分析一個視頻中物體的運動速度和方向，以下哪種光流估計算法在復雜場景下能夠提供更準確的結果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法2、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進行分類，以下關于動作識別方法的描述，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雜的動作變化，準確率高B.深度學習中的循環(huán)神經網絡（RNN）在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經網絡能夠同時處理空間和時間維度的信息，適用于動作識別任務D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強的通用性3、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有廣泛應用。假設要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下哪種方法可能需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學習的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法4、在計算機視覺的場景理解任務中，需要理解整個圖像的語義信息。假設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系，以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨對圖像中的每個物體進行識別和分類就能實現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學習中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結構和語義關系D.場景理解只適用于簡單的室內場景，對于復雜的戶外場景無法處理5、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設要在一個高速公路收費站實現(xiàn)準確的車牌識別，以下關于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強的適應性B.深度學習中的卷積神經網絡能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(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法正常運行D.車牌識別的準確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關6、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。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關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雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網絡不需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性7、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設數(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)類進行過采樣或對多數(shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓練C.不考慮類別不平衡，直接訓練模型D.隨機選擇樣本進行訓練8、當利用計算機視覺技術對醫(yī)學影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學影像分析中可能具有較高的應用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取9、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10、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環(huán)神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（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、行為分析和內容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術已經能夠完全理解復雜場景下的視頻內容，不存在任何挑戰(zhàn)11、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或對象。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準確的方法，不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網絡（FCN）及其變體在醫(yī)學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預處理無關12、在計算機視覺中，三維重建是從二維圖像恢復物體的三維結構。以下關于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結構光或深度學習方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實、文物保護和工業(yè)設計等領域有著廣泛的應用C.三維重建的結果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實三維結構D.噪聲、遮擋和圖像質量等因素會對三維重建的結果產生影響13、在計算機視覺的三維重建任務中，我們需要從多幅二維圖像中恢復物體的三維結構。假設我們只有少量的、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.基于運動恢復結構（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14、在計算機視覺中，圖像增強技術用于改善圖像的質量。以下關于圖像增強的描述，不正確的是（）A.圖像增強可以包括對比度增強、銳化、去噪等操作B.圖像增強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C.過度的圖像增強可能會導致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強只對低質量的圖像有效果，對于高質量的圖像沒有必要進行增強15、計算機視覺中的目標計數(shù)任務，例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量，以下關于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數(shù)B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數(shù)任務C.目標的大小、形狀和分布對計數(shù)結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現(xiàn)目標計數(shù)16、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像，以下關于圖像去噪方法的描述，哪一項是不正確的？（）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，但可能會模糊圖像細節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節(jié)C.深度學習方法通過學習噪聲和干凈圖像之間的映射關系，實現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失17、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導航等領域有廣泛應用。假設一個機器人需要跟蹤一個移動的物體，同時適應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期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網絡跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法18、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要應對各種復雜的環(huán)境和情況。假設無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項是不正確的？（）A.惡劣天氣會影響圖像的質量和清晰度，增加目標檢測和識別的難度B.計算機視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學習模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降，無法正常工作D.針對惡劣天氣，可以通過數(shù)據(jù)增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機視覺系統(tǒng)的魯棒性19、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務。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，并且對圖像的旋轉、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.卷積神經網絡自動學習的特征20、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以實現(xiàn)自主導航和環(huán)境感知。假設一個UAV需要在復雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關于計算機視覺在UAV中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過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.能夠實時分析圖像，計算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計算機視覺在UAV中的應用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制，實現(xiàn)自主飛行二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像配準的含義。2、（本題5分）簡述計算機視覺在陶瓷生產中的缺陷檢測。3、（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。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某品牌的線下活動現(xiàn)場布置為例，分析其在空間規(guī)劃、色彩搭配、裝飾元素等方面如何營造活動氛圍，提升品牌形象。2、（本題5分）以某品牌的戶外廣告創(chuàng)意設計為例，分析其在畫面設計、文案撰寫、互動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度。3、（本題5分）分析某運動康復中心的室內裝