長沙學院《平面廣告設計》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頁長沙學院

《平面廣告設計》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、計算機視覺在醫(yī)學圖像分析中有著重要作用。假設要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關于模型訓練中數(shù)據(jù)標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫(yī)學知識不足，導致標注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大，標注工作耗時費力2、計算機視覺中的圖像超分辨率技術用于提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像恢復成高分辨率圖像，以下關于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像超分辨率任務中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質量和內容的限制D.結合先驗知識和深度學習的方法可以改善圖像超分辨率的效果3、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4、計算機視覺中的場景理解任務旨在理解圖像或視頻中的整體場景信息。假設要理解一張城市街道的圖片中的場景。以下關于場景理解的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過對物體、人物和環(huán)境的分析來理解場景的語義信息B.深度學習中的語義分割技術可以幫助區(qū)分場景中的不同區(qū)域和物體類別C.場景理解只需要考慮圖像中的視覺元素，不需要考慮上下文和先驗知識D.可以結合地理信息和時間信息，進一步豐富對場景的理解5、計算機視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設我們有一組用普通相機拍攝的場景照片，要拼接成一個無縫的全景圖，以下哪個步驟對于拼接的質量影響最大？（）A.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數(shù)估計和校正D.圖像的裁剪和縮放6、在計算機視覺的自動駕駛應用中，車輛需要準確識別道路標志、交通信號燈和其他車輛的狀態(tài)。對于實時性和準確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術能夠為車輛提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達的融合B.毫米波雷達與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是7、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8、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法9、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率10、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設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雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預測物體的位置和速度B.基于深度學習的Siamese網(wǎng)絡跟蹤方法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、計算機視覺中的眼底圖像分析對于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關于眼底圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以檢測眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結構的改變B.深度學習方法在眼底圖像分析中能夠自動提取特征和進行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學知識標注D.眼底圖像分析技術已經(jīng)非常成熟，能夠替代醫(yī)生的診斷12、假設我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng)，用于檢測生產線上產品的表面缺陷。由于產品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學習的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法13、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關于光流計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算，提高了計算的準確性和效率14、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學習模型直接對視頻進行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除15、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.非線性變換二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行橋梁健康監(jiān)測？2、（本題5分）解釋計算機視覺中特征提取的概念，并列舉至少兩種常用的特征提取方法。3、（本題5分）簡述計算機視覺在運動器材制造中的質量控制。4、（本題5分）簡述計算機視覺中基于深度學習的目標檢測算法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類食草動物的程序。2、（本題5分）基于深度學習的圖像超分辨率重建技術，提高監(jiān)控圖像的清晰度。3、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類鹿科動物的程序。4、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類哺乳動物的計算機視覺系統(tǒng)。5、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類船舶的計算機視覺應用。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某游戲的游戲劇情動畫設計，研究其如何運用視覺和音頻元素推動游戲劇情發(fā)展和吸引玩家。2、（本題10分）研究一