五邑大學《住宅空間裝飾設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁五邑大學《住宅空間裝飾設計》

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批閱人一、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、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統(tǒng)中實現(xiàn)實時準確的手勢識別，以下關(guān)于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識別穩(wěn)定性高C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數(shù)應用需求2、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進行配準，以下關(guān)于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點匹配的圖像配準方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實現(xiàn)準確的圖像配準C.圖像配準不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學習在圖像配準中的應用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效3、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(guān)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(jié)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4、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組二維圖像恢復出物體的三維結(jié)構(gòu)。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需要多視角的圖像，并且對相機的標定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準確地獲取物體表面的三維信息，但對環(huán)境光敏感C.從運動中恢復結(jié)構(gòu)（SfM）方法只適用于靜態(tài)場景，無法處理動態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型5、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡6、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關(guān)于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網(wǎng)絡不需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性7、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8、圖像分割是將圖像細分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設我們需要對醫(yī)學圖像中的腫瘤進行精確分割，以輔助醫(yī)生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學習的語義分割算法，如U-Net9、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力10、計算機視覺中的圖像修復旨在恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進行修復以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結(jié)果？（）A.基于擴散的圖像修復B.基于紋理合成的圖像修復C.基于深度學習的圖像修復D.基于樣例的圖像修復11、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復清晰的圖像。假設要處理一張受到嚴重噪聲污染的天文圖像，以下關(guān)于去噪算法的選擇，哪一項是需要謹慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學習的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關(guān)心圖像細節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法12、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標。假設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.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤13、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設要在一個室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置，以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標志物的跟蹤與定位方法在標志物被遮擋時仍能準確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動態(tài)障礙物對視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小14、在計算機視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習的特征15、圖像分類是計算機視覺的基礎(chǔ)任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準確地對這些圖片進行分類，以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效？（）A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯16、在計算機視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。以下關(guān)于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進行B.深度學習方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網(wǎng)絡（FCN）C.圖像分割在醫(yī)學影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結(jié)果總是完美的，能夠準確地將圖像中的所有物體都分割出來17、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態(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.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區(qū)分細微的表情變化，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，始終能夠準確判斷18、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像，以下關(guān)于模型訓練的挑戰(zhàn)，哪一項是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓練B.模型的訓練時間過長，難以在短時間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評估重建后的圖像質(zhì)量，沒有明確的標準D.計算資源需求過大，普通計算機難以承受19、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進行分類和理解。假設我們要分析一段體育比賽的視頻，識別其中運動員的各種動作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學習的時空卷積網(wǎng)絡C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法20、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內(nèi)容21、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要在一個動態(tài)場景中準確計算光流，以下哪種情況可能導致較大的誤差？（）A.物體的快速運動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能22、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，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.不進行任何處理，保留低光照效果23、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內(nèi)容和風格可以完全獨立地進行處理，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格遷移的質(zhì)量24、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下哪種圖像采集設備可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通數(shù)碼相機B.工業(yè)線陣相機C.手機攝像頭D.監(jiān)控攝像頭25、計算機視覺中的姿態(tài)估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計的說法，錯誤的是（）A.姿態(tài)估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現(xiàn)B.基于深度學習的方法在姿態(tài)估計任務中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機器人操作、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域有著重要的應用價值D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述圖像復原的方法。2、（本題5分）簡述圖像的色彩校正工具。3、（本題5分）說明計算機視覺在知識產(chǎn)權(quán)服務中的綜合應用。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的光照變化處理方法。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）觀察某游戲的游戲界面設計，闡述其如何通過視覺元素和交互設計提升玩家的游戲體驗。2、（本題5分）分析某美容院的宣傳物料設計，探討其美麗的模特、舒適的環(huán)境展示、專業(yè)的服務介紹如何吸引顧客光顧。3、（本題5分）分析某咖啡店的外賣包裝設計，探討其簡潔的設計、品牌標識的突出、保溫性能的考慮如何提升顧客