貴陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院《視覺傳達設(shè)計專業(yè)技能訓(xùn)練》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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20個小題，每小題1分，共20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、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法，哪一項是不太恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動學(xué)習(xí)場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型2、在計算機視覺的實際應(yīng)用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關(guān)于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應(yīng)的應(yīng)用，如自動駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)3、計算機視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變，保持跟蹤的準確性B.特征點跟蹤方法對目標(biāo)形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時容易丟失目標(biāo)，無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性4、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法5、在計算機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行相似性比較，但特征的選擇對檢索結(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，但會損失一定的準確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)實時、準確的檢索6、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準確地劃分出來。假設(shè)要對一張包含多個水果的圖像進行精確分割，每個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.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割7、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關(guān)于深度估計的說法，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中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確，不需要進行后處理和優(yōu)化8、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9、計算機視覺中的圖像配準任務(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)景照片進行配準。以下關(guān)于圖像配準方法的描述，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方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準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，自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差10、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像檢索任務(wù)，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產(chǎn)生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學(xué)習(xí)特征D.以上都是11、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)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(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)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(biāo)12、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實現(xiàn)更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機制完全一致，沒有偏差13、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應(yīng)用需要實時生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗，或者在AR應(yīng)用中準確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機視覺技術(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關(guān)重要？（）A.實時渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用14、在計算機視覺的圖像語義分割任務(wù)中，假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對多尺度問題，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像15、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)可能會被遮擋、變形或快速移動。假設(shè)要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法16、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術(shù)可能對區(qū)分不同類型的土地覆蓋有幫助？（）A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能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行處理，就能準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、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和識別。以下關(guān)于動作識別的描述，不準確的是（）A.動作識別需要分析視頻中的時空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動作識別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用，分別處理空間和時間信息C.動作識別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值D.動作識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠準確識別各種復(fù)雜和細微的動作19、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)χ讣y進行識別和認證的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準確性？（）A.細節(jié)點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是20、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中，除了生成新的圖像，還可以對已有圖像進行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果？（）A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法，如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）描述計算機視覺在物流倉儲中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述計算機視覺在印刷業(yè)中的色彩管理和缺陷檢測。3、（本題5分）簡述圖像壓縮的基本原理。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的手勢識別技術(shù)。5、（本題5分）說明計算機視覺在海洋生態(tài)系統(tǒng)評估中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）選取一個電商平臺的商品詳情頁設(shè)計，分析其圖片展示、文字描述和用戶評價展示，討論如何提高商品的銷售轉(zhuǎn)化率。2、（本題5分）剖析某食品品牌的促銷活動展示設(shè)計，討論其如何通過視覺元素吸引消費者參與促銷。3、（本題5分）探討某餐飲品牌的新品上市宣傳視頻設(shè)計，研究其如何通過美食展示、制作過程和食客評價，吸引顧客嘗試新品。4、（本題5分）分析某飲料品牌的包裝設(shè)計，研