長沙學院《品牌形象設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《品牌形象設計》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設一個工廠需要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.能夠快速準確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統(tǒng)對零件進行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對環(huán)境變化不敏感D.計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預和校驗2、在計算機視覺中，目標檢測是一項關鍵任務。假設要開發(fā)一個能夠在復雜的城市交通場景中準確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標檢測算法在處理這種復雜場景時具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO3、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學科。在計算機視覺的應用中，目標檢測是一項重要任務。以下關于目標檢測的描述，不準確的是（）A.目標檢測能夠準確識別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學習技術的發(fā)展極大地提高了目標檢測的準確性和效率C.目標檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領域有著廣泛的應用4、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰(zhàn)，如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術已經(jīng)非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患5、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標，適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后，仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜，目標跟蹤算法都能完美地跟蹤6、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產(chǎn)生較大的影響7、假設要構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。考慮到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D.生成對抗網(wǎng)絡8、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息9、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。以下關于目標跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學習方法來實現(xiàn)B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領域有著廣泛的應用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標，不受復雜環(huán)境的影響10、對于圖像的語義理解任務，假設要理解一張圖像所表達的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性？（）A.構建圖像的語義圖，分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義11、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域準確分割出來。以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡單高效，適用于所有類型的醫(yī)學圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)像素的相似性進行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復雜的圖像結構時表現(xiàn)不佳，難以得到準確的分割結果D.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域12、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，目標可能會被遮擋、變形或快速移動。假設要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法13、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的一步。以下關于特征提取方法的描述，不準確的是（）A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠?qū)W習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標檢測等任務的性能D.特征提取只關注圖像的局部信息，而忽略了全局信息14、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的步驟。假設要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學習自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習到圖像的多層次特征，具有很強的表達能力C.特征提取的結果對后續(xù)的圖像分類和目標檢測任務沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要15、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結構的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學習的方法D.基于樣例的方法16、在計算機視覺的立體視覺任務中，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.基于深度學習的匹配算法D.以上都是17、在計算機視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構建等任務C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制18、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，輔助醫(yī)生進行疾病診斷。假設要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小，以下關于醫(yī)學圖像計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.計算機視覺算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數(shù)的變化對腫瘤檢測結果沒有影響C.結合醫(yī)生的先驗知識和計算機視覺技術能夠提高腫瘤檢測的準確性和可靠性D.醫(yī)學圖像中的噪聲和偽影對計算機視覺算法的性能沒有影響19、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關于姿態(tài)估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關鍵點檢測和關節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以直接預測人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結果總是非常準確，不受人體遮擋和復雜動作的影響20、物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務。假設一個智能監(jiān)控系統(tǒng)需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區(qū)域，然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標注圖像進行訓練，以學習不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化，物體檢測算法都能準確檢測到21、在計算機視覺的目標識別任務中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法22、在一個基于計算機視覺的農(nóng)業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)中，需要對農(nóng)作物的生長狀況進行評估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對農(nóng)作物監(jiān)測較為有效？（）A.顏色空間轉(zhuǎn)換B.形態(tài)學分析C.紋理分析D.以上都是23、在計算機視覺的圖像配準任務中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換24、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中有著重要的應用。假設要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關于計算機視覺在VR/AR中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進行識別，實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進行準確的融合和匹配C.計算機視覺技術可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應用不存在任何技術挑戰(zhàn)和限制25、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關節(jié)角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)26、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復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，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27、計算機視覺中的圖像修復是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進行修復。以下哪種圖像修復方法能夠生成自然、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方法B.基于插值和填充的修復方法C.基于深度學習的圖像修復網(wǎng)絡，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構的修復方法28、計算機視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運動目標。假設要跟蹤一只在森林中奔跑的動物，以下關于視覺跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標的模型來預測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標的顯著特征進行跟蹤C.視覺跟蹤算法在目標發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準確跟蹤D.結合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性29、當利用計算機視覺進行圖像去模糊任務，恢復清晰的圖像，以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是30、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網(wǎng)絡D.基于特征匹配和聚類的方法二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同風格的珠寶設計圖像進行分類。2、（本題5分）利用圖像增強技術，改善霧天拍攝圖像的可視性。3、（本題5分）基于計算機視覺的智能商場導航系統(tǒng)，通過實時圖像識別為顧客提供導航。4、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對田徑比賽中運動員起跑反應時間的檢測。5、（本題5分）利用圖像分割技術，從地質(zhì)勘探圖像中分割出礦物質(zhì)。三、簡答