徐州工程學院《版面設(shè)計》2022-2023學年第一學期期末試卷

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《版面設(shè)計》2022-2023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、在計算機視覺的動作識別任務(wù)中，區(qū)分不同的人體動作。假設(shè)要從一段視頻中識別出一個人是在跑步還是走路，以下關(guān)于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動作識別方法對人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動作的空間特征就能準確識別不同的動作C.融合時空特征和深度學習模型能夠提升動作識別的準確率D.動作識別的結(jié)果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響2、在計算機視覺中，目標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)學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，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行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類3、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要對一個快速運動的物體進行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法4、當利用計算機視覺技術(shù)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(yīng)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5、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機交互?？紤]到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)6、圖像分類是計算機視覺的常見應(yīng)用之一?？紤]一個需要對大量自然風景圖片進行分類的任務(wù)，這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準確率，以下哪種預(yù)處理操作可能最為有效？（）A.對圖像進行裁剪和縮放，使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進行直方圖均衡化，增強對比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對圖像進行隨機旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)多樣性7、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8、當利用計算機視覺進行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學習架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是9、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)能夠準確識別所有商品的包裝和標簽，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10、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個移動的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋，并且外觀可能會發(fā)生變化。以下哪種目標跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學習的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標位置，后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標11、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對一組高清圖像進行壓縮，以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬，同時要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法12、在計算機視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關(guān)于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取，例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習到的特征，比手工設(shè)計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果13、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關(guān)于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.優(yōu)先保證實時性，即使準確性略有降低B.優(yōu)先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一14、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)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(zhì)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15、計算機視覺中的視頻理解不僅包括對單個幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時空動態(tài)信息和語義信息？（）A.基于幀級特征和分類器的方法B.基于深度學習的視頻理解模型，結(jié)合注意力機制C.基于光流和運動軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明計算機視覺中的色彩空間轉(zhuǎn)換。2、（本題5分）解釋計算機視覺在典當行業(yè)中的作用。3、（本題5分）解釋計算機視覺中形狀描述子的作用和類型。4、（本題5分）說明計算機視覺在租賃行業(yè)中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同國家國旗的應(yīng)用。2、（本題5分）對音樂演奏會的視頻進行樂器音色分析和演奏技巧評估。3、（本題5分）運用圖像分割技術(shù)，將人物從背景中分離出來。4、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類食蟲植物的計算機視覺應(yīng)用。5、（本題5分）設(shè)計一個程序，通過計算機視覺識別不同款式的領(lǐng)帶。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以一個電子產(chǎn)品品牌的電子產(chǎn)品配件包裝設(shè)計為例，分析其如何運用視覺元素展示配