吉林藝術(shù)學(xué)院《設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁吉林藝術(shù)學(xué)院《設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓(xùn)練一個模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）2、假設(shè)我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng)，用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復(fù)雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓(xùn)練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于模板匹配的方法3、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標(biāo)檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用4、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一塊布料的紋理進(jìn)行分析，以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量，同時布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時更為準(zhǔn)確？（）A.統(tǒng)計紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析5、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識別表情，以下關(guān)于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細(xì)微變化不敏感，識別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別6、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感7、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個在線教育平臺中檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準(zhǔn)確判斷8、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）9、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)10、計算機視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應(yīng)點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn)，自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差11、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(zhǔn)確識別不同的動作C.融合時空特征和深度學(xué)習(xí)模型能夠提升動作識別的準(zhǔn)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12、在計算機視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風(fēng)格遷移中無法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨立地進(jìn)行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量13、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質(zhì)量檢測系統(tǒng)中，需要檢測產(chǎn)品表面的微小缺陷，如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣，以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效？（）A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學(xué)操作C.閾值分割算法D.霍夫變換14、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場景的語義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進(jìn)行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法15、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)我們要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準(zhǔn)確的姿態(tài)信息？（）A.基于視覺標(biāo)記的姿態(tài)估計B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計C.基于幾何約束的姿態(tài)估計D.基于慣性測量單元（IMU）的姿態(tài)估計16、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤17、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進(jìn)行處理，就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關(guān)性對于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結(jié)果沒有影響18、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。考慮到表情的細(xì)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)19、當(dāng)進(jìn)行圖像的顯著性檢測時，假設(shè)要從一張復(fù)雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關(guān)注的區(qū)域，例如在一張風(fēng)景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準(zhǔn)確？（）A.基于頻率域分析的方法，計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法，比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進(jìn)行任何計算，主觀判斷顯著性區(qū)域20、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)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(jié)構(gòu)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(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法21、圖像分類是計算機視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進(jìn)行圖像分類時，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性22、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng)，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是23、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析24、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機參數(shù)校準(zhǔn)的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準(zhǔn)確的相機參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數(shù)不準(zhǔn)確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數(shù)差異會影響三維重建的結(jié)果25、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(zhǔn)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(zhǔn)確識別所有商品的包裝和標(biāo)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)支持二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述圖像的色彩量化方法。2、（本題5分）解釋計算機視覺在殯葬行業(yè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述圖像的形態(tài)學(xué)處理操作。4、（本題5分）描述計算機視覺在水文監(jiān)測中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某運動品牌的店鋪陳列設(shè)計富有動感和活力，激發(fā)了消費者的購買欲望。請剖析店鋪在空間布局、產(chǎn)品展示、燈光音效配合上的設(shè)計手法，以及如何提升品牌形象和銷售業(yè)績。2、（本題5分）觀察某城市旅游宣傳海報設(shè)計，探討其如何展示城市特色景點、文化活動和美食，吸引游客并塑造城市的良好形象。3、（本題5分）剖析某電商平臺的界面設(shè)計，討論其用戶體