遼源職業(yè)技術(shù)學(xué)院《招貼設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁遼源職業(yè)技術(shù)學(xué)院《招貼設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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1分，共20分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、計(jì)算機(jī)視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關(guān)于動作識別方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于時(shí)空特征提取的方法，捕捉動作在時(shí)間和空間上的變化B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關(guān)注人體的關(guān)節(jié)位置，不需要考慮人體的整體形態(tài)D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合音頻和視頻信息，可以提高動作識別的準(zhǔn)確率2、在三維計(jì)算機(jī)視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準(zhǔn)確重建出物體的三維形狀B.結(jié)構(gòu)光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響3、當(dāng)進(jìn)行圖像的光流估計(jì)時(shí)，假設(shè)要計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動速度和方向。以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場景下可能更準(zhǔn)確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機(jī)估計(jì)光流D.不進(jìn)行光流估計(jì)，忽略像素的運(yùn)動信息4、對于圖像的超分辨率重建任務(wù)，假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進(jìn)行簡單的銳化處理D.不進(jìn)行任何處理，直接使用低分辨率圖像5、在一個基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對道路場景進(jìn)行理解和預(yù)測，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場景理解和預(yù)測，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.語義分割B.實(shí)例分割C.場景圖生成D.以上都是6、人臉識別是計(jì)算機(jī)視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)一個公司使用人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行員工考勤。以下關(guān)于人臉識別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來進(jìn)行身份識別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識別準(zhǔn)確率C.人臉識別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識別中表現(xiàn)出色，大大提高了識別性能7、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標(biāo)簽進(jìn)行文本匹配，忽略圖像內(nèi)容C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接在原始圖像上進(jìn)行檢索8、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí)，為了增強(qiáng)圖像的亮度和對比度，同時(shí)減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域準(zhǔn)確分割出來。以下關(guān)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(xué)圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)像素的相似性進(jìn)行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時(shí)表現(xiàn)不佳，難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域10、在計(jì)算機(jī)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(jì)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11、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機(jī)（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）12、計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標(biāo)志，以下關(guān)于自動駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標(biāo)志識別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像，快速準(zhǔn)確地識別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識別，計(jì)算機(jī)視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的輔助，僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛13、在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對一組包含不同動物的圖像進(jìn)行分類，以下關(guān)于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計(jì)特征14、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)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(shí)時(shí)性要求較高的視頻分析任務(wù)，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(dú)進(jìn)行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運(yùn)動C.利用深度學(xué)習(xí)模型直接對視頻進(jìn)行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除15、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是16、在計(jì)算機(jī)視覺中，深度估計(jì)是確定場景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化17、計(jì)算機(jī)視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)的方法對字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng)，識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復(fù)雜的自然場景中準(zhǔn)確無誤地識別出各種文字18、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時(shí)盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型，如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像19、計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動駕駛中計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進(jìn)行簡單的圖像分類，就能實(shí)現(xiàn)安全的自動駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測和語義分割對于理解復(fù)雜的道路場景至關(guān)重要C.計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對于交通標(biāo)志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要20、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋在計(jì)算機(jī)視覺中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在退役軍人服務(wù)中的作用。3、（本題5分）簡述計(jì)算機(jī)視覺在稅務(wù)服務(wù)中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在移民服務(wù)中的作用。5、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)檢測與圖像分類的區(qū)別。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以一個成功的電商網(wǎng)站首頁設(shè)計(jì)為例，分析其如何引導(dǎo)用戶、展示商品和營造購物氛圍。2、（本題5分）觀察某兒童讀物的繪本設(shè)計(jì)，闡述其如何通過畫面和文字講述故事并吸引兒童讀者。3、（本題5分）以耐克的運(yùn)動襪廣告為例，分析其如何通過視覺傳達(dá)展現(xiàn)產(chǎn)品的舒適、耐用和時(shí)尚感。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。4、（本題5分）分析某電子游戲的角色設(shè)定設(shè)計(jì)，思考其如何通過形