武漢東湖學(xué)院《插畫設(shè)計(jì)A》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)武漢東湖學(xué)院《插畫設(shè)計(jì)A》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在一個(gè)擁擠的街道場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人，場(chǎng)景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性？（）A.基于形狀的特征，如行人的輪廓B.基于顏色的特征，如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)D.不提取任何特征，直接對(duì)原始圖像進(jìn)行檢測(cè)2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的城市交通場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)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(biāo)檢測(cè)算法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與定位任務(wù)中，實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)器人并確定其位置，以下關(guān)于視覺(jué)跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺(jué)里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長(zhǎng)期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺(jué)跟蹤與定位的結(jié)果影響較小4、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢(shì)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5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(shí)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(shí)別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺(jué)還可以用于車道檢測(cè)、行人檢測(cè)和障礙物檢測(cè)等任務(wù)D.自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)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6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車牌識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率？（）A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測(cè)車牌號(hào)碼7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀，需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問(wèn)題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)是估計(jì)人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)人體模特的姿態(tài)。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和關(guān)節(jié)角度計(jì)算來(lái)估計(jì)人體姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接預(yù)測(cè)人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計(jì)在虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用中具有重要作用D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確，不受人體遮擋和復(fù)雜動(dòng)作的影響9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解任務(wù)包括對(duì)視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤來(lái)實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺(jué)信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識(shí)圖譜和語(yǔ)義理解技術(shù)，對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作，以下關(guān)于特征選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可行的？（）A.提取運(yùn)動(dòng)員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來(lái)判斷運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來(lái)描述動(dòng)作11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來(lái)。假設(shè)要對(duì)一張包含多個(gè)水果的圖像進(jìn)行精確分割，每個(gè)水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測(cè)的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對(duì)一件古老的雕塑進(jìn)行三維數(shù)字化和表面紋理分析，以下關(guān)于文物保護(hù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的攝影測(cè)量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學(xué)習(xí)的方法更精確B.文物的復(fù)雜形狀和表面材質(zhì)對(duì)數(shù)字化和分析過(guò)程沒(méi)有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護(hù)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用不需要考慮對(duì)文物的非接觸性和無(wú)損性要求13、對(duì)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(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)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14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場(chǎng)景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計(jì)霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)霧的特征，但對(duì)濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對(duì)比度會(huì)發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺(jué)效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像增強(qiáng)任務(wù)中，假設(shè)要提高一張低光照?qǐng)D像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級(jí)，但可能會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時(shí)也會(huì)模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過(guò)亮的圖像，對(duì)于低光照?qǐng)D像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量16、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的動(dòng)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(shí)，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動(dòng)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(dòng)學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無(wú)需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對(duì)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17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景的語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場(chǎng)景理解的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.場(chǎng)景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個(gè)方面B.可以通過(guò)構(gòu)建場(chǎng)景圖來(lái)表示場(chǎng)景中的實(shí)體和關(guān)系，輔助場(chǎng)景理解C.場(chǎng)景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值D.場(chǎng)景理解是一個(gè)已經(jīng)完全解決的問(wèn)題，不存在任何技術(shù)難題18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，需要識(shí)別各種交通標(biāo)志、車輛和行人。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同光照和天氣條件下的交通對(duì)象，不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動(dòng)駕駛的計(jì)算機(jī)視覺(jué)中被廣泛應(yīng)用，用于目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)需要與其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動(dòng)態(tài)信息對(duì)比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢(shì)D.比賽場(chǎng)地的光照和攝像機(jī)視角對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的結(jié)果沒(méi)有影響20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、鳥(niǎo)等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語(yǔ)義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率，可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像質(zhì)量評(píng)估任務(wù)中，假設(shè)要評(píng)估一張經(jīng)過(guò)處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評(píng)估方法通過(guò)人的觀察和判斷來(lái)評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量，結(jié)果準(zhǔn)確可靠B.客觀評(píng)估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計(jì)算復(fù)雜度低C.無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法能夠在沒(méi)有原始圖像的情況下準(zhǔn)確評(píng)估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評(píng)估方法都能夠完全反映人對(duì)圖像質(zhì)量的主觀感受22、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，用于國(guó)土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是理解圖像或視頻中的場(chǎng)景內(nèi)容和語(yǔ)義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像，以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)象檢測(cè)、語(yǔ)義分割和場(chǎng)景分類等任務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗(yàn)知識(shí)能夠提高場(chǎng)景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場(chǎng)景中的全局特征和關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的深入理解D.場(chǎng)景理解可以在沒(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)和上下文信息的情況下，準(zhǔn)確地推斷出場(chǎng)景的語(yǔ)義24、圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像，需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以突出細(xì)節(jié)。以下哪種圖像增強(qiáng)方法可以有效地提高圖像的對(duì)比度，同時(shí)避免過(guò)度增強(qiáng)導(dǎo)致的噪聲放大？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波25、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能零售系統(tǒng)中，需要對(duì)顧客的購(gòu)物行為進(jìn)行分析，如拿起商品、放回商品等動(dòng)作的識(shí)別。以下哪種技術(shù)在動(dòng)作識(shí)別方面可能發(fā)揮重要作用？（）A.光流分析B.目標(biāo)跟蹤C(jī).動(dòng)作捕捉D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義分割任務(wù)。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在煙草行業(yè)中的質(zhì)量檢測(cè)。3、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的色彩融合方法。4、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的色彩匹配方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某健身俱樂(lè)部的宣傳海報(bào)設(shè)計(jì)為例，分析其強(qiáng)壯的模特、動(dòng)感的畫面、激勵(lì)的文字如何吸引人們加入俱樂(lè)部。2、（本題5分）觀察某城市音樂(lè)節(jié)的志愿者工作證和工作人員服裝設(shè)計(jì)，思考如何通過(guò)視覺(jué)設(shè)計(jì)增強(qiáng)工作人員的辨識(shí)度和歸屬感。3、（本題5分）分析某運(yùn)動(dòng)品牌的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)館設(shè)計(jì)，研究其如何通過(guò)空間布局、色彩搭配等方面體現(xiàn)品牌形象和滿足運(yùn)動(dòng)需求。4