仰恩大學(xué)《信息與版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)仰恩大學(xué)《信息與版式設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(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、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。假設(shè)要對(duì)一段高清視頻進(jìn)行壓縮，同時(shí)保持較好的視覺質(zhì)量。以下關(guān)于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實(shí)現(xiàn)壓縮，對(duì)圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進(jìn)行壓縮，但會(huì)引入明顯的失真C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)在幀間壓縮中不重要，對(duì)壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質(zhì)量也越高2、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺注意力機(jī)制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關(guān)于視覺注意力機(jī)制的說法，不正確的是（）A.視覺注意力機(jī)制可以根據(jù)圖像的特征和任務(wù)需求動(dòng)態(tài)地選擇關(guān)注的區(qū)域B.注意力機(jī)制能夠提高模型的效率和性能，減少對(duì)無關(guān)信息的處理C.視覺注意力機(jī)制在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像生成等任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用D.視覺注意力機(jī)制的引入會(huì)增加模型的復(fù)雜度和計(jì)算量，降低模型的訓(xùn)練速度3、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(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)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺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)視覺應(yīng)用不需要考慮對(duì)文物的非接觸性和無損性要求4、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)我們需要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割，以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對(duì)精度要求很高的應(yīng)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(cè)的圖像分割C.基于區(qū)域生長(zhǎng)的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-Net5、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動(dòng)作，同時(shí)要考慮動(dòng)作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動(dòng)作識(shí)別方法在處理這種復(fù)雜的動(dòng)作模式時(shí)表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動(dòng)作識(shí)別B.基于時(shí)空興趣點(diǎn)的動(dòng)作識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動(dòng)作識(shí)別6、計(jì)算機(jī)視覺中的場(chǎng)景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)城市街道的場(chǎng)景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類為不同的場(chǎng)景元素，但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測(cè)結(jié)合語義分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的初步理解，但對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場(chǎng)景元素之間的關(guān)系，但建模過程復(fù)雜，計(jì)算量大D.場(chǎng)景理解只需要對(duì)圖像中的可見元素進(jìn)行分析，不需要考慮潛在的語義信息7、在計(jì)算機(jī)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(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)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(jī)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(jī)的參數(shù)差異會(huì)影響三維重建的結(jié)果8、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對(duì)于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以對(duì)X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測(cè)、器官分割和疾病分類B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)不再重要9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時(shí)間或視角拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)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、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測(cè)中，對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標(biāo)注的圖像檢索方法依賴于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和完整性，檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過提取圖像的特征進(jìn)行相似性比較，但特征的選擇對(duì)檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會(huì)損失一定的準(zhǔn)確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢索12、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征，提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過程中，目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會(huì)對(duì)跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢(shì)，提高跟蹤性能13、計(jì)算機(jī)視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強(qiáng)監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)公共場(chǎng)所的異常行為，以下關(guān)于安防計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法就能準(zhǔn)確識(shí)別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對(duì)異常行為檢測(cè)的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測(cè)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性D.安防領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題14、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，并且識(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征，但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準(zhǔn)確率15、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行快速準(zhǔn)確的感知。假設(shè)車輛要在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中行駛，以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合可能對(duì)提高環(huán)境感知的可靠性至關(guān)重要？（）A.攝像頭與激光雷達(dá)B.攝像頭與毫米波雷達(dá)C.激光雷達(dá)與超聲波傳感器D.以上都有可能16、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細(xì)節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時(shí)要保持圖像的自然度和真實(shí)性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法17、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別用于分析視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作類別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)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(dòng)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(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）適用于動(dòng)作序列的分析C.動(dòng)作識(shí)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(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率18、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中，提高低分辨率圖像的清晰度。假設(shè)要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率重建方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率，但可能會(huì)導(dǎo)致圖像模糊B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系，重建出更清晰的圖像C.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制D.為了獲得更好的重建效果，可以結(jié)合多種超分辨率重建方法或使用先驗(yàn)知識(shí)19、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能零售系統(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20、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤21、計(jì)算機(jī)視覺中的無人駕駛技術(shù)是一個(gè)綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺的說法，不正確的是（）A.計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測(cè)、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別道路標(biāo)志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟，能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的交通場(chǎng)景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計(jì)算機(jī)視覺面臨的挑戰(zhàn)22、計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)影像分析中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分割腦組織、檢測(cè)病變區(qū)域等方法，為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)D.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步審查和判斷23、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)中，統(tǒng)計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一個(gè)果園中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對(duì)象識(shí)別的方法，先分割出每個(gè)蘋果，然后進(jìn)行計(jì)數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測(cè)蘋果的數(shù)量C.目標(biāo)計(jì)數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準(zhǔn)確計(jì)數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性24、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標(biāo)檢測(cè)中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是25、計(jì)算機(jī)視覺中的場(chǎng)景文本識(shí)別旨在從圖像中識(shí)別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識(shí)別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場(chǎng)景文本識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)的方法對(duì)字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng)，識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識(shí)別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對(duì)模糊文本效果不佳C.場(chǎng)景文本識(shí)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(chǎng)景文本識(shí)別方法都能夠在復(fù)雜的自然場(chǎng)景中準(zhǔn)確無誤地識(shí)別出各種文字二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在能源管理中的應(yīng)用。2、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行礦井安全監(jiān)控？3、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在制鞋工業(yè)中的作用。4、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在消防中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某汽車品牌的廣告設(shè)計(jì)為例，說明其如何運(yùn)用汽車的外觀、性能和品牌文化等元素，吸引消費(fèi)者購(gòu)買汽車。2、（本題5分）解析某旅游景區(qū)的標(biāo)識(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，探討其在引導(dǎo)游客、傳達(dá)信息、與環(huán)境融合方面的作用，以及存在的問題和改進(jìn)方向。3、（本題5分）分析某化妝品品牌的線下活動(dòng)海報(bào)設(shè)